Управление кредитными рисками в коммерческих банках: современные вызовы, инновационные подходы и совершенствование на примере ПАО Сбербанк

метки: Кредитный, Заемщик, Оценка, Управление, Https, Кредитоспособность, Портфель, Стресс

В условиях беспрецедентной цифровой трансформации и постоянно меняющегося макроэкономического ландшафта, управление кредитными рисками превращается из рутинной функции в стратегический императив для коммерческих банков. Вероятность неисполнения заемщиком своих обязательств, известная как кредитный риск, способна не только подорвать финансовую устойчивость отдельного банка, но и создать системные угрозы для всей банковской системы. В связи с этим, глубокое понимание сущности кредитных рисков, их классификации, факторов влияния, а также освоение передовых методологий и инструментов управления становится краеугольным камнем успешного функционирования любого финансового института.

Настоящее исследование ставит своей целью проведение комплексного академического анализа системы управления кредитными рисками в коммерческих банках, охватывая теоретические основы, существующие методологии, а также изучение практики конкретного российского банка — ПАО Сбербанк. Особое внимание будет уделено разработке предложений по совершенствованию этой системы с учетом современных вызовов, включая цифровую трансформацию, макроэкономическую нестабильность и возрастающую значимость ESG-факторов. Структура работы последовательно раскрывает обозначенные аспекты, начиная с фундаментальных понятий и заканчивая конкретными рекомендациями. Целями исследования являются систематизация теоретических знаний, анализ регуляторной базы, оценка практического опыта Сбербанка и формирование научно обоснованных предложений. Научная значимость работы заключается в углублении понимания влияния инновационных технологий (ИИ, МО) и ESG-факторов на риск-менеджмент, а практическая — в предоставлении банкам конкретных рекомендаций для повышения их финансовой устойчивости и конкурентоспособности.

Теоретические основы и факторы кредитных рисков в банковской деятельности

Понятие и экономическая сущность кредитного риска

Кредитный риск, по своей сути, представляет собой невидимую, но постоянно присутствующую угрозу для любого финансового учреждения, занимающегося кредитованием. Он выражается в вероятности того, что заемщик не сможет или не захочет выполнить первоначальные условия кредитного договора, что приведет к невозврату (полностью или частично) основной суммы долга и процентов по нему в установленные сроки. Это явление не просто фиксирует убытки, но и порождает цепочку других, не менее опасных банковских рисков, таких как риск ликвидности (неспособность банка своевременно выполнять свои обязательства) и даже риск неплатежеспособности. Именно поэтому эффективное управление кредитным риском является критически важным для поддержания устойчивости и долгосрочного развития любой финансовой организации. И что из этого следует? Без глубокого понимания и адекватного реагирования на этот риск, банк неизбежно столкнется с потерей доверия вкладчиков, оттоком капитала и, в конечном итоге, угрозой банкротства.

Система рефинансирования Банка России в 2020–2025 гг.: Анализ ...

... Центральном банке Российской Федерации (Банке России)", ЦБ РФ обязан предоставлять кредиты кредитным организациям. Функция КЛИ имеет двойственное значение: Стабилизационная роль: Предотвращение системных рисков и ... программам. Цель данной работы — провести исчерпывающий академический анализ современной системы рефинансирования Банка России, сфокусировавшись на ее эволюции после перехода к ключевой ...

В академической и практической среде существует несколько подходов к определению кредитного риска, каждый из которых акцентирует внимание на определенных аспектах:

• Нормативный подход основывается на положениях регулятора, в частности, Банка России. Он предписывает банкам оценивать уровень риска по каждой кредитной операции. Эта оценка проводится с учетом ряда ключевых параметров: финансового состояния заемщика, качества обслуживания им уже имеющейся кредитной задолженности (истории платежей) и уровня обеспечения по кредиту (залог, поручительство).

  Такой подход формирует основу для формирования банками обязательных резервов на возможные потери, которые служат своего рода «подушкой безопасности» в случае дефолта.

• Общеэкономический подход расширяет взгляд на проблему, фокусируясь на влиянии макроэкономических факторов. Здесь анализируются такие параметры, как снижение общих темпов экономического развития страны, высокий уровень инфляции, а также изменения в денежно-кредитной политике Центрального банка (например, повышение ключевой ставки, которое ведет к удорожанию обслуживания кредитов для заемщиков).

  Эти факторы, находящиеся вне прямого контроля банка и заемщика, могут существенно ухудшить платежеспособность даже изначально надежных клиентов.

• Статистический подход использует мощный аппарат математической статистики для прогнозирования поведения заемщика. Примером такого подхода является скоринг — система, основанная на анализе исторических данных о тысячах заемщиков. С помощью статистических моделей, скоринг позволяет оценить вероятность дефолта нового заемщика, присваивая ему определенный балл или класс риска, исходя из его характеристик (доход, кредитная история, возраст, сфера деятельности).

  Этот метод позволяет автоматизировать и стандартизировать процесс оценки, делая его более объективным и быстрым.

Таким образом, кредитный риск — это многогранное явление, угрожающее не только финансовым показателям, но и всей операционной модели банка, что требует комплексного и всестороннего подхода к его выявлению, оценке и управлению.

Классификация кредитных рисков и их источники

Систематизация кредитных рисков по их источникам и видам позволяет банкам более точно идентифицировать, измерять и управлять потенциальными угрозами. Различные подходы к классификации рисков помогают сформировать комплексную картину и разработать адекватные стратегии минимизации.

По источнику проявления кредитные риски традиционно делятся на:

Финансово-экономическая экспертиза инвестиционного проекта (создание ...

... нового производства по своей сути является инновационным, что обуславливает повышенный уровень неопределенности и риска. Эффективность такого проекта определяется способностью генерировать положительные денежные потоки в ... дисконтирования Принцип Расчет в постоянных ценах Все цены и затраты приводятся к уровню цен базового года. Реальная ставка дисконтирования ($r_{text{реал}}$) Исключается влияние ...

• Внешние риски: Они обусловлены платежеспособностью контрагента — заемщика. Сюда относятся факторы, связанные с финансовым состоянием заемщика, его отраслевой принадлежностью, спецификой бизнеса, репутацией и способностью генерировать достаточный денежный поток для обслуживания долга. Эти риски находятся под влиянием решений и действий самого заемщика, а также его операционной среды.
• Внутренние риски: Связаны с особенностями самого кредитного продукта и внутренними процессами банка. Это могут быть ошибки в структурировании кредитной сделки, неадекватная оценка залога, неэффективная система мониторинга задолженности или даже недостатки в кредитной политике банка.

По видам кредитных рисков, которые непосредственно угрожают банку, выделяют:

• Риск непогашения долга: Самый очевидный вид, означающий полную или частичную неспособность заемщика вернуть основную сумму кредита.
• Риск просрочки платежей (риск ликвидности): Возникает, когда заемщик не может своевременно внести плановые платежи (основной долг или проценты).

  Это не всегда приводит к полному непогашению, но создает временные разрывы в денежных потоках банка, влияя на его ликвидность.

• Риск обеспечения по кредиту: Связан с потерей стоимости или невозможностью реализации залога (обеспечения) в случае дефолта заемщика. Если рыночная стоимость залога падает ниже суммы долга, или его реализация затруднена, банк несет дополнительные убытки.
• Риск недостаточности капитала: Возникает, когда потери по кредитам оказываются настолько значительными, что имеющегося капитала банка становится недостаточно для их покрытия, что ставит под угрозу его нормативное соответствие и финансовую устойчивость.

Таким образом, комплексная классификация позволяет банкам не только идентифицировать источник угрозы, но и применять целенаправленные инструменты для ее смягчения.

Факторы, влияющие на уровень кредитного риска

Уровень кредитного риска никогда не бывает статичным. Он динамично изменяется под воздействием множества внутренних и внешних факторов, которые можно сгруппировать по трем основным категориям: макроэкономические факторы, факторы, связанные с заемщиком, и факторы, связанные с банком.

1. Макроэкономические факторы: Это наиболее широкомасштабные и трудноконтролируемые факторы, оказывающие влияние на всю экономическую систему и, как следствие, на платежеспособность большого числа заемщиков.
   • Снижение темпов экономического развития (рецессия, стагнация): В периоды экономического спада снижается деловая активность, сокращаются доходы предприятий и населения, растет безработица. Все это напрямую ведет к ухудшению финансового состояния заемщиков и увеличению вероятности дефолтов.
   • Нестабильность правовой системы: Частые изменения в законодательстве, непредсказуемость судебных решений, высокий уровень коррупции создают неопределенность для бизнеса, затрудняют долгосрочное планирование и могут негативно сказаться на способности заемщиков выполнять свои обязательства.
   • Проблемы в отдельных отраслях экономики: Кризис в конкретной отрасли (например, падение цен на сырье, изменение потребительских предпочтений) может привести к массовым дефолтам компаний, работающих в этом секторе, и значительно увеличить кредитный риск для банков, имеющих значительную долю кредитов в данной отрасли.
   • Инфляция: Высокая инфляция обесценивает денежные потоки заемщиков и может увеличить операционные расходы предприятий, снижая их прибыль и способность обслуживать долг.
   • Рост стоимости заемных средств (изменение ставки рефинансирования Центрального банка): Повышение ключевой ставки ЦБ приводит к удорожанию кредитов для заемщиков.
     7 стр., 3187 слов

     Обязательные резервы Банка России как инструмент денежно-кредитной ...

     ... обязательных резервных требований относится к основным инструментам и методам денежно-кредитной политики. Банк России (БР) наделен исключительным правом устанавливать нормативы обязательных резервов, а ... процедуре БР — это обеспечение предсказуемого и стабильного спроса кредитных организаций на ликвидность. Поскольку банки обязаны поддерживать усредненную величину ОР на коррсчете, они вынуждены ...

     Если у заемщика есть «плавающие» процентные ставки или ему необходимо привлекать новые кредиты для рефинансирования, это может существенно увеличить его долговую нагрузку и довести до дефолта.

2. Факторы, связанные с предприятием-заемщиком (или физическим лицом): Эти факторы непосредственно характеризуют финансовое состояние и надежность конкретного заемщика.
   • Снижение доходов или финансовые трудности заемщика: Для корпоративных клиентов это может быть падение выручки, увеличение издержек, снижение рентабельности. Для физических лиц — потеря работы, снижение заработной платы, непредвиденные расходы.
   • Невыполнение долговых обязательств по другим кредитам (плохая кредитная история): Наличие просрочек или дефолтов по ранее взятым кредитам является одним из самых сильных индикаторов повышенного риска.
   • Риски обеспечения: Низкое качество или недостаточная ликвидность залога, а также юридические проблемы с его оформлением или реализацией могут значительно увеличить потери банка в случае дефолта.
   • Качество корпоративного управления (для юридических лиц): Неэффективное управление, отсутствие прозрачности, конфликты интересов могут привести к ухудшению финансового состояния компании и ее неспособности обслуживать долг.
   • Репутация заемщика: Негативная репутация или участие в сомнительных схемах всегда являются тревожным сигналом.
3. Факторы, связанные с банком (кредитором): Эти факторы отражают качество внутренних процессов и управления в самом банке.
   • Ошибки в кредитной политике или рыночной стратегии банка: Например, чрезмерная концентрация кредитного портфеля в одной отрасли или группе связанных заемщиков, агрессивная политика выдачи кредитов высокорисковым клиентам без адекватной оценки.
   • Качество менеджмента и персонала банка: Недостаточная квалификация кредитных аналитиков, менеджеров по рискам, сотрудников по взысканию задолженности может привести к ошибочным решениям на всех этапах кредитного цикла.
   • Адекватность обоснования кредитных сделок: Поверхностный анализ, отсутствие должной проверки заемщика и его проекта, формальный подход к оценке обеспечения.
   • Качество объектов залога и уровень кредитного потенциала финансового учреждения: Если банк недостаточно качественно оценивает залог или его кредитный потенциал ограничен, это может привести к неспособности адекватно реагировать на изменения в портфеле.

Внутренние риски, связанные с банком, делятся на риски заемщика (снижение доходов, невыполнение долговых обязательств, риски обеспечения) и риски кредитора (ошибки в кредитной политике или рыночной стратегии банка).

Кредитный потенциал коммерческого банка: комплексный анализ формирования, ...

... устанавливаемых регулятором, и внутреннего резерва ликвидности, определяемого самим банком исходя из его политики управления рисками. Структура кредитного потенциала зависит от общей величины, компонентного ... оценки качества кредитного портфеля и как они влияют на ликвидность и прибыльность банка? Каковы основные принципы и стратегии управления кредитным портфелем, направленные на минимизацию рисков ...

Игнорирование любого из этих факторов может иметь серьезные последствия для финансовой устойчивости банка.

Нормативно-правовое регулирование и методологические подходы к управлению кредитными рисками

Международные стандарты и рекомендации (Базель III)

В современном глобализированном мире устойчивость отдельных банков неразрывно связана со стабильностью всей мировой финансовой системы, именно поэтому международные стандарты и рекомендации играют ключевую роль в формировании эффективной системы управления рисками. Центральное место среди них занимают требования, разработанные Базельским комитетом по банковскому надзору, которые стали ориентиром для регуляторов по всему миру.

Наиболее значимым документом в этой области является соглашение Базель III, которое было разработано как ответ на глобальный финансовый кризис 2008 года. Этот кризис наглядно продемонстрировал необходимость ужесточения требований к капиталу банков, повышению их ликвидности и снижению системных рисков. Базель III направлен на повышение устойчивости банковских систем и включает в себя три основных компонента, традиционно называемых «столпами»:

1. Pillar 1 (Минимальные требования к капиталу): Этот столп устанавливает обязательные минимальные требования к размеру капитала, который банки должны держать для покрытия трех основных видов рисков:
   • Кредитный риск: риск неисполнения заемщиком своих обязательств.
   • Операционный риск: риск потерь, возникающих из-за неадекватных или ошибочных внутренних процессов, систем, действий персонала или внешних событий.
   • Рыночный риск: риск потерь, связанных с изменениями рыночных цен на финансовые инструменты.

   Базель III значительно повысил требования к качеству и достаточности капитала, вводя такие понятия, как капитал первого уровня (Common Equity Tier 1, CET1) и повышая требования к буферам капитала (консервационный и антициклический).

2. Pillar 2 (Процесс надзорной оценки): Этот столп требует от банков разработки и внедрения внутренних процессов оценки достаточности капитала (Internal Capital Adequacy Assessment Process, ICAAP) с учетом всех существенных рисков, а не только тех, что покрываются Pillar 1. Регуляторы, в свою очередь, проводят надзорную оценку этих процессов (Supervisory Review and Evaluation Process, SREP), чтобы убедиться, что банки адекватно оценивают свои риски и располагают достаточным капиталом для их покрытия. Это позволяет учитывать специфические риски каждого банка, которые могут быть не полностью охвачены стандартизированными подходами Pillar 1.
3. Pillar 3 (Рыночная дисциплина и раскрытие информации): Цель третьего столпа — повышение прозрачности и рыночной дисциплины. Банки обязаны регулярно раскрывать информацию о своих рисках, капитале и подходах к управлению рисками. Это позволяет участникам рынка (инвесторам, аналитикам, контрагентам) более точно оценивать профиль риска банка и принимать информированные решения. Публичное раскрытие информации стимулирует банки к более ответственному управлению рисками, поскольку их решения становятся предметом общественного контроля.

Внедрение Базеля III по всему миру, включая Россию, привело к значительному усилению требований к капиталу, ликвидности и качеству управления рисками в банковском секторе, что способствует повышению общей устойчивости финансовой системы.

Кредитная деятельность современного коммерческого банка: тенденции, ...

... капитала, вынуждены рефинансировать долг внутри страны. Это усиливает роль крупнейших российских банков в корпоративном кредитовании, способствуя концентрации рынка. Регуляторные новации и оценка рисков ... исполнения обязательств и использования альтернативных данных. Впрочем, может ли банк эффективно контролировать заемщика, если сам процесс кредитования стал почти невидимым, интегрированным в ...

Нормативно-правовая база Российской Федерации

Российская Федерация, являясь активным участником мировой финансовой системы, адаптирует международные стандарты и рекомендации Базельского комитета в свое национальное законодательство и нормативные акты Центрального банка. Это обеспечивает соответствие отечественной банковской практики лучшим мировым стандартам и поддерживает стабильность банковского сектора страны.

Центральный банк Российской Федерации играет ключевую роль в регулировании банковской деятельности и управлении рисками. Он не только устанавливает нормативы и требования, но и определяет основные группы рисков, с которыми сталкиваются кредитные организации. По мнению Банка России, в настоящее время основными банковскими рисками являются кредитный, рыночный, правовой, стратегический и операционный риски. Кредитный риск, как уже отмечалось, находится в центре внимания из-за его потенциально разрушительного воздействия на финансовую устойчивость банка.

Ключевыми нормативными документами, регулирующими процесс формирования резервов на возможные потери и оценку кредитных рисков в России, являются:

• Положение Банка России от 28 июня 2017 г. N 590-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности»: Этот документ является краеугольным камнем в методологии оценки кредитных рисков и формирования соответствующих резервов. Оно детально регламентирует, ��ак банки должны классифицировать ссуды, ссудную и приравненную к ней задолженность по категориям качества (от I до V), исходя из финансового состояния заемщика, качества обслуживания долга и уровня обеспечения. Каждой категории присваивается определенный процент резервирования, который банк обязан отчислять из прибыли. Эти резервы служат буфером для покрытия потенциальных потерь по кредитам.
• Положение Банка России от 23 октября 2017 г. N 611-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери»: Данное Положение дополняет № 590-П, регулируя формирование резервов по тем элементам расчетной базы, которые не подпадают под действие первого документа. Это могут быть, например, условные обязательства кредитного характера, требования по получению процентов и комиссий, а также другие активы, подверженные кредитному риску.

Банковское регулирование Российской Федерации также обязывает кредитные организации использовать стресс-тестирование при применении внутренних рейтингов для оценки достаточности капитала. Это означает, что банки должны регулярно оценивать свою устойчивость к экстраординарным, но вероятным негативным событиям, что позволяет своевременно выявлять уязвимости и принимать меры по укреплению капитала. Подходы к организации стресс-тестирования в кредитных организациях регламентируются соответствующими указаниями Банка России, например, методическими рекомендациями, опубликованными на его официальном сайте.

Двухуровневая система ограничения кредитного риска коммерческих ...

... допустить, чтобы дефолт одного крупного заемщика или группы связанных заемщиков привел к неплатежеспособности всего банка. Норматив максимального размера риска на одного заемщика (Н6) Н6 — классический инструмент ... на коэффициент риска. К — собственные средства (капитал) банка. Норматив максимального размера крупных кредитных рисков (Н7) Если Н6 ограничивает риск на одного заемщика, то Н7 ...

Оценка кредитного риска по каждой ссуде и по портфелям однородных ссуд должна проводиться на постоянной основе. Более того, их классификация и оценка резерва пересматриваются с установленной периодичностью, как это определено главами 3 и 5 Положения Банка России № 590-П. Такой подход обеспечивает актуальность оценки рисков и адекватность формируемых резервов, что критически важно для поддержания финансовой стабильности банков.

Основные принципы и методологические основы управления кредитными рисками

Эффективная система управления кредитными рисками строится на фундаменте четко определенных принципов и методологических основ, обеспечивающих ее целостность, последовательность и адаптивность к меняющимся условиям. Эти принципы формируют своего рода «дорожную карту» для банков, позволяя им не только реагировать на риски, но и предвидеть их.

1. Принцип комплексности (интегрированности): Управление кредитными рисками не может быть изолированным процессом. Оно должно быть интегрировано в общую систему управления рисками банка, учитывая взаимосвязи с рыночным, операционным, ликвидным и другими видами рисков. Комплексный подход предполагает совместную проработку рисков всеми подразделениями банка — от фронт-офиса до риск-менеджмента и внутреннего аудита. Это позволяет не только оценивать отдельные риски, но и понимать интегральный риск, то есть общий коммерческий ущерб, который может понести банк.
2. Принцип непрерывности: Кредитные риски не являются статичными; они постоянно эволюционируют под воздействием внутренних и внешних факторов. Поэтому система управления рисками должна функционировать на непрерывной основе. Это включает постоянный мониторинг рынка, отслеживание потенциальных угроз, регулярный пересмотр методологий оценки, классификации ссуд и размеров резервов. Классификация и оценка ссуды (или портфелей однородных ссуд), а также определение размера резерва производятся с периодичностью, установленной главами 3 и 5 Положения Банка России № 590-П, что подчеркивает необходимость регулярного обновления данных.
3. Принцип своевременности и проактивности: Управление рисками должно быть ориентировано не только на выявление уже возникших проблем, но и на прогнозирование потенциальных угроз. Проактивный анализ позволяет банку предпринять упреждающие меры до того, как риск реализуется, минимизируя возможные потери. Это особенно актуально в условиях быстрых изменений на рынке и развития новых технологий.
4. Принцип адекватности и обоснованности: Используемые методы оценки и инструменты управления рисками должны быть адекватны масштабам и сложности деятельности банка, а также характеру его кредитного портфеля. Все решения должны быть научно обоснованы, опираться на актуальные данные и проверенные методологии.
5. Принцип распределения ответственности: Четкое разграничение полномочий и ответственности всех участников процесса управления рисками — от высшего руководства до каждого сотрудника, принимающего решения по кредитам. Это обеспечивает прозрачность и подотчетность на каждом этапе.
6. Принцип установления лимитов и аппетита к риску: Банк должен определить свой «аппетит к риску» — максимальный уровень риска, который он готов принять для достижения своих стратегических целей. На основе этого устанавливаются лимиты на объемы кредитования по различным сегментам, отраслям, видам заемщиков, что позволяет контролировать концентрацию риска.
7. Принцип использования внутренних рейтингов и стресс-тестирования: Современные методологии предполагают использование внутренних рейтинговых систем для оценки кредитоспособности заемщиков и стресс-тестирования для анализа устойчивости банка к экстремальным, но вероятным сценариям. Эти инструменты позволяют более точно оценить необходимый уровень капитала для покрытия рисков.

Эти принципы, будучи интегрированными в корпоративную культуру и бизнес-процессы банка, формируют надежный каркас для эффективного управления кредитными рисками и способствуют достижению стратегических целей финансового учреждения.

Управление кредитным риском коммерческих банков в современных ...

... определение закреплено в Положении Банка России от 28.06.2017 № 590-П, где указывается, что кредитный риск — это риск возникновения убытков, возникающий при неисполнении заемщиком своих обязательств. Классификация кредитных рисков может проводиться по ...

Методы оценки кредитоспособности заемщиков и уровня кредитного риска: традиционные и инновационные подходы

Традиционные методы оценки кредитоспособности

Оценка кредитоспособности заемщика является краеугольным камнем в процессе управления кредитными рисками. На протяжении десятилетий банки разработали и усовершенствовали ряд традиционных методов, которые, несмотря на появление инновационных подходов, по-прежнему составляют основу для принятия кредитных решений. Чаще всего используется комплексный подход, объединяющий несколько аналитических техник.

1. Организационный метод: Этот метод фокусируется на нефинансовых, качественных аспектах деятельности заемщика. Он предполагает глубокое изучение:
   • Репутации заемщика: Насколько заемщик известен на рынке, какова его история взаимоотношений с контрагентами и другими финансовыми институтами. Для корпораций это включает анализ бизнес-этики, для физических лиц — общую добросовестность.
   • Кредитной истории: Анализ прошлых и текущих кредитных обязательств заемщика, своевременность их исполнения. Наличие просрочек или дефолтов является серьезным негативным фактором.
   • Структуры компании (для юридических лиц): Изучение организационно-правовой формы, структуры собственности, состава учредителей и управленческого аппарата. Важно понимать, кто принимает решения и насколько они компетентны.
   • Степени зависимости от других компаний или лиц: Выявление аффилированных структур, крупных поставщиков или покупателей, что может создать дополнительные риски в случае проблем у этих сторон.
   • Качество менеджмента: Оценка опыта, квалификации и стабильности руководящего состава компании.
2. Финансовый метод: Является количественным и фокусируется на анализе финансового состояния заемщика. Ключевые аспекты включают:
   • Оценку ликвидности: Способность заемщика своевременно выполнять свои краткосрочные обязательства. Анализируются коэффициенты текущей, быстрой и абсолютной ликвидности.
   • Оценку величины капитала: Анализ структуры капитала, достаточности собственных средств для финансирования деятельности и покрытия возможных потерь. Оцениваются коэффициенты автономии, финансового левериджа.
   • Рентабельность: Показатели прибыли, рентабельности продаж, активов, капитала, которые демонстрируют эффективность бизнеса заемщика.
   • Деловая активность: Оборачиваемость активов, запасов, дебиторской и кредиторской задолженности, характеризующие эффективность использования ресурсов.
   • Долговая нагрузка: Отношение заемных средств к собственным, а также показатели обслуживания долга (покрытие процентов, обслуживание основного долга).
3. Сравнительный метод: Заключается в сопоставлении финансовых показателей заемщика с определенными бенчмарками. Это могут быть:
   • Установленные нормативы: Банк устанавливает собственные внутренние нормативы для различных финансовых коэффициентов, отклонение от которых служит сигналом тревоги.
   • Среднеотраслевые показатели: Сравнение с аналогичными компаниями в той же отрасли позволяет оценить относительное положение заемщика.
   • Исторические данные заемщика: Анализ динамики показателей за несколько периодов позволяет выявить тенденции.

Ключевые критерии при оценке кредитоспособности часто обобщаются в концепции «5 C’s of Credit»:

Кэптивное страхование как стратегический инструмент риск-менеджмента: ...

... внимание будет уделено интеграции кэптивного страхования в общую систему корпоративного риск-менеджмента и анализу текущих тенденций его развития как на мировом, так и на ... российском рынках. Цель — предоставить глубокий, академически обоснованный и практически ценный анализ, соответствующий самым высоким стандартам научных исследований. Теоретические основы кэптивного страхования: От истоков ...

• Character (Характер): Отражает честность, порядочность, надежность и кредитную историю заемщика. Насколько он добросовестно относится к своим обязательствам?
• Capacity (Способность): Способность заемщика генерировать достаточные денежные потоки для своевременного погашения долга. Оценивается на основе доходов, прибыльности и долговой нагрузки.
• Capital (Капитал): Величина собственных средств заемщика, его финансовая база, которая служит буфером для покрытия непредвиденных потерь.
• Collateral (Обеспечение): Наличие залога или поручительства, которое может быть реализовано для погашения долга в случае дефолта.
• Conditions (Условия): Общие экономические условия, отраслевые тренды и условия самого кредита (процентная ставка, срок, график погашения), которые могут повлиять на способность заемщика выполнять свои обязательства.

Эти традиционные методы, часто используемые в комбинации, обеспечивают многосторонний анализ и формируют основу для принятия обоснованных кредитных решений.

Количественная оценка кредитного риска: скоринг и стресс-тестирование

По мере развития банковского дела и увеличения объемов кредитования возникла потребность в более стандартизированных, быстрых и объективных методах количественной оценки кредитного риска. На передний план вышли скоринг и стресс-тестирование.

1. Скоринг:

   Скоринг — это математическая или статистическая модель, которая на основе определенных характеристик заемщика присваивает ему балл, предсказывающий вероятность дефолта. Он широко применяется для оценки кредитоспособности физических лиц, а также малого и среднего бизнеса, где объем кредитов относительно невелик, а количество заемщиков велико.
   Оценка кредитоспособности физических лиц проводится на основе информации о доходах, скорректированной с учетом обязательных платежей и коэффициентов риска банка. Одним из ключевых «коэффициентов риска банка» для физических лиц является Показатель Долговой Нагрузки (ПДН).

   ПДН рассчитывается как отношение суммы среднемесячных платежей заемщика по всем кредитным обязательствам к величине его среднемесячного дохода.
   Формула расчета ПДН:

   ПДН = ΣСрмП / СрмД

   где:

   • ΣСрмП — сумма среднемесячных платежей по всем кредитам и займам заемщика (включая предполагаемый новый кредит).
   • СрмД — величина среднемесячного дохода заемщика.

   Банк России с 1 октября 2019 года обязал кредитные организации рассчитывать ПДН при выдаче новых необеспеченных кредитов и рефинансировании. Это мера направлена на ограничение рискованного кредитования и защиту заемщиков от чрезмерной долговой нагрузки. Чем выше ПДН, тем выше кредитный риск, поскольку большая часть дохода заемщика уходит на обслуживание долгов, оставляя меньше средств на текущие расходы и снижая устойчивость к непредвиденным обстоятельствам.

2. Стресс-тестирование:

   Стресс-тестирование является критически важным методом анализа рисков, оценивающим потенциальное воздействие на финансовое состояние кредитной организации ряда экстраординарных, но вероятных негативных событий. Эти события могут быть как макроэкономическими шоками (резкое падение ВВП, рост безработицы, обвал цен на сырье), так и специфическими для отрасли или банка.
   Основная цель стресс-тестирования — оценка достаточности капитала банка для компенсации возможных потерь в неблагоприятных сценариях. Это позволяет руководству банка и регуляторам понять, насколько банк устойчив к серьезным потрясениям и сможет ли он продолжать свою деятельность, выполняя все нормативные требования.

   Ключевые характеристики стресс-тестирования:

   • Периодичность: Стресс-тестирование проводится на периодической основе, как правило, не реже одного раза в год, а в условиях повышенной нестабильности — чаще. Регуляторы также могут требовать проведения внеплановых стресс-тестов.
   • Количественный и качественный анализ: Процесс включает как количественные расчеты (моделирование влияния шоков на показатели капитала, ликвидности, прибыльности), так и качественный анализ (оценка способности менеджмента реагировать на кризисные ситуации, адекватность разработанных планов действий).
   • Фокус на корпоративных заемщиках: Особое внимание уделяется стресс-тестированию кредитного риска в отношении корпоративных заемщиков. Это обусловлено значительными размерами выдаваемых им ссуд, что делает дефолт даже одного крупного корпоративного клиента потенциально катастрофическим для банка. Моделирование включает анализ чувствительности компаний к изменению процентных ставок, валютных курсов, цен на продукцию, а также к кризисным явлениям в их отраслях.

   Официально признанной методикой для оценки кредитоспособности заемщиков в Российской Федерации является методика ПАО Сбербанк. На ее основании другие банковские учреждения разрабатывают свои собственные подходы, адаптируя их к своей специфике и клиентской базе. Например, методика оценки кредитоспособности заемщика в ПАО Сбербанк для юридических лиц разработана на основе «Регламента предоставления кредитов юридическим лицам Сбербанком России и его филиалами» (с доп. и изм. № 285-3-р от 30.06.2006).

   Она предусматривает комплексный подход, включающий как количественный (оценка финансового состояния), так и качественный анализ рисков.

Инновационные технологии в оценке кредитного риска: ИИ, машинное обучение и Big Data

В условиях стремительной цифровой трансформации финансового сектора традиционные методы оценки кредитного риска сталкиваются с новыми вызовами, требуя повышения скорости, точности и адаптивности. На помощь приходят инновационные технологии, такие как искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО) и анализ больших данных (Big Data), которые кардинально меняют ландшафт риск-менеджмента.

Применение технологий ИИ и МО позволяет автоматизировать, оптимизировать и интеллектуализировать весь жизненный цикл кредитного риска, от первичной оценки заявки до мониторинга портфеля и взыскания задолженности.

1. Автоматизация и сокращение времени принятия решений: ИИ и МО дают банкам возможность автоматизировать оценку кредитоспособности, значительно сокращая время принятия решений. Там, где раньше требовались часы или даже дни ручного анализа, алгоритмы могут провести оценку за считанные минуты. Это не только ускоряет процесс для клиента, но и повышает операционную эффективность банка, снижая затраты на обработку заявок и минимизируя человеческий фактор. Внедрение таких инновационных решений значительно улучшает качество работы, повышая точность принятия решений и увеличивая скорость обслуживания клиентов, что приводит к существенной экономии.
2. Анализ широкого спектра данных: Эти технологии способны анализировать гораздо более широкий и разнообразный спектр данных, чем традиционные методы:
   • Структурированная информация: Это классические данные, такие как кредитная история, уровень дохода, данные о занятости, семейное положение, образование, возраст.
   • Неструктурированные данные: Здесь открывается принципиально новое поле для анализа. К ним относятся:
     • Поведенческие данные клиента: История транзакций по банковским счетам, паттерны трат, активность в онлайн-банкинге, использование других банковских продуктов.
     • Макроэкономические условия: Данные о ВВП, инфляции, процентных ставках, динамике цен на недвижимость и сырье.
     • Настроения в социальных сетях и новостные статьи: Анализ публичной информации о заемщике или отрасли может дать ценные инсайты о его репутации, финансовом состоянии или потенциальных проблемах.
     • Особенности транзакций: Выявление аномальных или подозрительных операций, которые могут указывать на финансовые затруднения или мошенничество.
3. Повышение точности и объективности моделей: Использование ИИ и МО позволяет создавать более точные и объективные модели кредитного риска. Алгоритмы машинного обучения способны выявлять сложные, нелинейные зависимости и скрытые паттерны в больших объемах данных, которые невозможно обнаружить с помощью традиционных статистических методов. Это повышает точность прогнозирования вероятности невозврата кредита и позволяет выявлять потенциальные угрозы на ранних стадиях, что является ключевым для проактивного управления рисками. Внедрение ИИ в управление рисками представляет собой смену парадигмы, обеспечивая повышенную точность, эффективность и стратегическую дальновидность.
4. Рекомендательные системы и автоматизация рутинных задач: ИИ-алгоритмы не только оценивают, но и могут рекомендовать оптимальные стратегии взыскания задолженности, например, определяя наиболее эффективные каналы коммуникации или индивидуальные графики реструктуризации. Кроме того, ИИ способен автоматизировать рутинные задачи, такие как ввод данных, проверка документов, формирование отчетности, освобождая персонал для более сложных аналитических задач.
5. Оперативная обработка колоссальных объемов данных: Искусственный интеллект способен обрабатывать колоссальные объемы финансовых сведений в онлайн-режиме, что критически важно для принятия решений в реальном времени, выявления новых закономерностей и прогнозирования тенденций. Это дает банкам конкурентное преимущество, позволяя им быстрее реагировать на изменения рынка и предлагать более персонализированные продукты.

Таким образом, ИИ, МО и Big Data трансформируют управление кредитным риском, переводя его на качественно новый уровень, где решения принимаются не только быстрее, но и с большей точностью, на основе более глубокого понимания сложной динамики финансового поведения и рыночных условий.

Инструменты снижения кредитных рисков в условиях современной экономики

Успешное управление кредитными рисками требует не только их точной оценки, но и применения разнообразных инструментов для их активного снижения. Комплексная система управления рисками включает ряд взаимодополняющих стратегий, которые позволяют банку минимизировать потенциальные потери и обеспечить финансовую стабильность.

Диверсификация кредитного портфеля

Диверсификация кредитного портфеля является одним из наиболее фундаментальных и эффективных инструментов управления рисками. Ее суть заключается в распределении кредитов между различными заемщиками, отраслями, географическими регионами и видами продуктов таким образом, чтобы негативные события в одном сегменте не оказывали катастрофического воздействия на весь портфель. Диверсификация способствует снижению уязвимости финансовой организации к негативным событиям в отдельных секторах экономики или географических регионах.

Стратегии диверсификации включают:

1. Отраслевая диверсификация: Банк стремится не концентрировать свои кредиты в одной или нескольких отраслях экономики. Например, если банк выдает кредиты только строительным компаниям, кризис в этой отрасли может привести к массовым дефолтам. Распределение кредитов между, скажем, строительством, ритейлом, IT-сектором и сельским хозяйством снижает общий риск портфеля. Это позволяет получить более высокую прибыль за счет инвестирования в секторы с лучшими перспективами роста и меньшим кредитным риском.
2. Диверсификация по срокам погашения: Распределение кредитов по различным срокам погашения (краткосрочные, среднесрочные, долгосрочные).

   Этот вид диверсификации особенно важен из-за постоянных колебаний процентных ставок по ссудам разной срочности. Кроме того, общепризнано, что уровень индивидуального кредитного риска увеличивается по мере увеличения срока кредита, поскольку возрастает неопределенность относительно будущей платежеспособности заемщика. Сбалансированный портфель по срокам снижает зависимость от конъюнктуры рынка процентных ставок.

3. Инструментальная диверсификация: Распределение портфеля между различными типами кредитных продуктов. Банк может предлагать потребительские кредиты, ипотеку, автокредиты, кредиты малому и среднему бизнесу, корпоративные кредиты, лизинг, факторинг. Каждый из этих продуктов имеет свой профиль риска и доходности, и их комбинация позволяет оптимизировать соотношение риск/доходность портфеля.
4. Географическая диверсификация: Выдача кредитов заемщикам из разных регионов или стран позволяет снизить риск, связанный с локальными экономическими кризисами или политической нестабильностью.

Помимо диверсификации, комплексная система управления рисками также включает оценку заемщиков, установление лимитов на объемы кредитования и сотрудничество с другими финансовыми организациями (например, через синдицированное кредитование).

Страхование кредитных рисков

Страхование кредитных рисков представляет собой еще один мощный инструмент, который позволяет банкам (и другим компаниям) перенести часть своих потенциальных потерь на страховые компании. Это виды страхования, направленные на защиту денежных потоков компании от неплатежеспособности контрагентов и обеспечение ее финансовой стабильности.

Ключевые аспекты кредитного страхования:

1. Объект страхования: Часто объектом кредитного страхования является дебиторская задолженность по поставкам на отсрочке платежа (для торговых компаний) или сам кредитный договор (для банков).

   В случае с банками, страхование помогает обезопасить себя от дефолта заемщика.

2. Разновидности кредитного страхования: Существует несколько форм, которые могут быть применены в банковской практике:
   • Страхование ответственности заемщика за непогашение кредита: В этом случае заемщик сам страхует свою ответственность перед банком. Если он не сможет погасить кредит, страховая компания выплатит банку возмещение.
   • Страхование риска непогашения кредита: Здесь сам банк является страхователем, защищая свои интересы от возможного дефолта клиента. Это актуально для крупных или высокорисковых кредитов.
   • Страхование на случай смерти заемщика или получения инвалидности: Часто используется в потребительском кредитовании и ипотеке. Страховой полис обеспечивает кредитору гарантию погашения долга даже в случае непредвиденных обстоятельств с заемщиком, таких как смерть, получение инвалидности или потеря трудоспособности. Это снижает риски для банка и облегчает положение семьи заемщика.
   • Страхование залога: Защищает стоимость залогового имущества от физических рисков (пожар, кража, стихийные бедствия).

     Хотя это не прямое страхование кредитного риска, оно косвенно снижает потери банка в случае необходимости реализации залога.

Страхование кредитных рисков особенно актуально для строительных компаний, где часто возникают просрочки по платежам, а также для экспортно-импортных операций, где политические и экономические риски в странах-контрагентах могут быть высокими. Применение страхования позволяет банку минимизировать неопределенность и обеспечить стабильность своих доходов, однако важно учитывать стоимость страховых премий и условия покрытия.

Резервирование на возможные потери по ссудам

Резервирование на возможные потери по ссудам является не просто инструментом снижения кредитных рисков, а обязательным требованием Центрального банка для всех кредитных организаций. Это один из наиболее фундаментальных механизмов обеспечения финансовой устойчивости банков.

Суть резервирования:

1. Формирование резервов: Кредитные организации обязаны формировать на своем балансе специальные резервы на возможные потери по ссудам. Эти резервы представляют собой часть прибыли банка, которая не может быть распределена между акционерами или направлена на другие цели, а должна быть отложена для покрытия потенциальных убытков от невозвращенных кредитов.
   • Резервы формируются в соответствии с Положениями Банка России № 590-П от 28 июня 2017 г. «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности» и № 611-П от 23 октября 2017 г. «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери».
   • Положение № 590-П детально регламентирует процесс классификации ссуд по категориям качества (от I до V), где I категория соответствует наименьшему риску, а V — максимальному. Каждой категории присваивается минимальный процент резервирования.
   • Положение № 611-П регулирует формирование резервов по другим элементам расчетной базы, подверженным кредитному риску (например, по условным обязательствам кредитного характера).
2. Принцип работы: При снижении кредитоспособности заемщика (например, ухудшение финансового состояния, появление просрочек), банк обязан увеличить размер сформированного резерва по соответствующей ссуде. Это означает, что банк должен зарезервировать больше средств из своей прибыли. Важно отметить, что эти средства не перечисляются напрямую в Центральный банк для каждой отдельной ссуды. Вместо этого, они отражаются на балансе банка как обязательство и уменьшают его доступную прибыль. Однако, общая сумма обязательных резервов, которые кредитные организации должны держать в Банке России, регулируется отдельно и является макропруденциальным инструментом, не связанным напрямую с резервами по конкретным ссудам.
3. Назначение резервов: Резервы используются для покрытия непогашенной ссудной задолженности в случае, если заемщик окончательно признан неплатежеспособным, и кредит списывается как безнадежный. Только после погашения кредита (или его части) заемщиком, зарезервированные средства могут быть восстановлены в прибыли банка.
4. Важность и контроль: Порядок формирования кредитными организациями резервов на возможные потери является предметом пристального внимания со стороны Банка России. Регулярные проверки и аудит обеспечивают соблюдение банками установленных нормативов, что является ключевым элементом для поддержания стабильности всего банковского сектора. Адекватное резервирование позволяет банку сглаживать последствия кредитных потерь, не допуская резкого ухудшения финансовых показателей и достаточности капитала.

Таким образом, резервирование является мощным, хотя и затратным для банка, инструментом, который повышает его устойчивость к кредитным рискам, обеспечивая финансовую безопасность и соответствие регуляторным требованиям.

Система управления кредитными рисками в ПАО Сбербанк: анализ текущего состояния и инновации

ПАО Сбербанк, как крупнейший банк России и один из ведущих игроков на мировом финансовом рынке, обладает одной из самых развитых и интегрированных систем управления рисками. Эта система постоянно совершенствуется, адаптируясь к меняющимся экономическим условиям, регуляторным требованиям и технологическим инновациям.

Организационная структура и принципы управления рисками в Сбербанке

В основе функционирования системы управления рисками Группы ПАО Сбербанк лежит Политика интегрированного управления рисками. Этот стратегический документ определяет основные цели, задачи, принципы организации и функционирования, а также четко разграничивает полномочия и ответственность всех участников процесса управления рисками.

Основные цели и задачи системы управления рисками Сбербанка:

• Обеспечение устойчивого развития: Минимизация потерь от рисков и поддержание стабильности финансовых показателей.
• Защита интересов стейкхолдеров: Защита интересов акционеров (через сохранение и приумножение капитала), клиентов (через надежность и стабильность банка) и других заинтересованных сторон.
• Усиление конкурентных преимуществ: Эффективное управление рисками позволяет банку принимать более обоснованные решения, оптимизировать затраты на капитал и предлагать конкурентоспособные продукты.

Ключевые принципы управления рисками в Сбербанке:

1. Комплексность: Система управления рисками охватывает все существенные риски (кредитный, рыночный, операционный, ликвидности, стратегический, правовой и другие), присущие деятельности Группы Сбербанк. Комплексность предполагает совместную проработку рисков всеми подразделениями, что обеспечивает единое понимание и скоординированные действия.
2. Интеграция: Управление рисками интегрировано во все бизнес-процессы и на все уровни управления. Это означает, что решения, принимаемые на любом уровне, учитывают потенциальные риски. Особое внимание уделяется оценке интегрального риска для понимания общего коммерческого ущерба, который может быть нанесен банку.
3. Непрерывность: Процессы идентификации, оценки, мониторинга и контроля рисков осуществляются на постоянной основе. Это включает постоянную оценку рынка, потенциальных угроз и своевременную адаптацию к изменениям.
4. Прозрачность и подотчетность: Четкое распределение ролей и ответственности, а также регулярная и многоуровневая отчетность по рискам обеспечивают прозрачность для руководства и регуляторов.

Основные инструменты интегрированного управления рисками Сбербанка:

• Определение аппетита к риску: Установление четких границ и максимальных уровней рисков, которые банк готов принять для достижения своих стратегических целей. Это позволяет избежать чрезмерного принятия риска.
• Установление целевой структуры и максимальных уровней для всех существенных рисков: Конкретные лимиты на концентрацию рисков по отраслям, регионам, заемщикам и продуктам.
• Управление с учетом риска на основе распределения экономического капитала: Распределение капитала банка между различными бизнес-подразделениями и видами деятельности пропорционально принимаемым рискам. Это стимулирует подразделения к более эффективному управлению рисками.
• Формализованные показатели риска, их оценка и прогнозирование: Использование статистических моделей и метрик для количественной оценки рисков (например, VaR — Value at Risk, Expected Loss).
• Стресс-тестирование: Регулярное проведение стресс-тестов для оценки устойчивости банка к экстремальным, но вероятным негативным сценариям.
• Проактивный анализ: Анализ потенциальных будущих рисков и разработка упреждающих мер.
• Многоуровневая отчетность: Система отчетов по рискам для различных уровней управления, от операционного до Совета директоров.

Такая комплексная и интегрированная система позволяет Сбербанку эффективно управлять рисками в масштабах всей Группы, обеспечивая соответствие регуляторным требованиям и поддерживая устойчивое развитие.

Анализ кредитного портфеля и применяемых методик оценки риска

ПАО Сбербанк, будучи системообразующим банком Российской Федерации, кредитует все основные отрасли экономики, формируя один из крупнейших и наиболее диверсифицированных кредитных портфелей в стране. Анализ его структуры и применяемых методик оценки риска дает представление о масштабах и сложности задач риск-менеджмента.

Структура кредитного портфеля:
По данным за 2020 год, кредитный портфель Сбербанка составлял внушительные 25 триллионов рублей. При этом около четверти, а точнее, 9,3 триллиона рублей (что составляет примерно 37,2% от общего объема), приходилось на кредиты физическим лицам. Это отражает стратегическую ориентацию банка не только на корпоративный сегмент, но и на массовый розничный рынок, что требует применения различных подходов к оценке и управлению рисками.
Динамика кредитного портфеля Сбербанка за последние 3-5 лет (с учетом актуализации данных до 2025 года) демонстрирует постоянный рост как корпоративного, так и розничного кредитования. Рост кредитования физических лиц, особенно ипотеки и потребительских кредитов, обусловлен государственными программами поддержки ипотеки, а также потребностью населения в финансовых ресурсах. Корпоративный портфель, в свою очередь, растет за счет поддержки системообразующих предприятий и развития ключевых отраслей экономики.

Применяемые методики оценки риска:

1. Собственная методика стресс-тестирования: Сбербанк активно использует свою собственную методику по расчетам совокупного риска «по стресс-тестированию», например, методику №1334-р. Эта методика разработана для оценки устойчивости кредитного портфеля к негативным экономическим изменениям. Она позволяет банку моделировать различные сценарии макроэкономических шоков (например, резкое падение цен на нефть, ослабление рубля, рост безработицы) и оценивать их потенциальное влияние на качество кредитного портфеля, размер необходимых резервов и достаточность капитала. Такой подход выходит за рамки стандартных требований регулятора и позволяет более глубоко понимать специфические риски банка.
2. Методика оценки кредитоспособности заемщиков: Официально признанной в Российской Федерации методикой для оценки кредитоспособности заемщиков является методика Сбербанка России. Она служит основой для разработки аналогичных методик другими банками, что подчеркивает ее авторитетность и эффективность.
   • Для юридических лиц: Методика Сбербанка, разработанная на основе «Регламента предоставления кредитов юридическим лицам Сбербанком России и его филиалами» (с доп. и изм. № 285-3-р от 30.06.2006), предусматривает комплексный подход, включающий:
     • Количественный анализ: Детальная оценка финансового состояния заемщика по ряду показателей (ликвидность, финансовая устойчивость, деловая активность, рентабельность, долговая нагрузка).
     • Качественный анализ: Изучение репутации, кредитной истории, качества менеджмента, структуры собственности, отраслевых рисков, рисков обеспечения и других нефинансовых факторов.
   • Для физических лиц: Используются скоринговые модели, которые на основе множества параметров (доход, кредитная история, возраст, семейное положение, образование, занятость) присваивают заемщику кредитный рейтинг. Как было отмечено, активно применяется расчет Показателя Долговой Нагрузки (ПДН).

Сбербанк постоянно обновляет и совершенствует свои методики, интегрируя в них новые источники данных и аналитические инструменты, что позволяет ему поддерживать высокий уровень управления кредитным риском в условиях динамично меняющейся экономической среды.

Внедрение и влияние ИИ/МО на управление кредитными рисками в Сбербанке

ПАО Сбербанк активно позиционирует себя как технологический лидер, и это в полной мере проявляется в его подходе к управлению рисками. Внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) стало одним из ключевых направлений трансформации системы управления кредитными рисками, позволяя банку выйти на качественно новый уровень эффективности и точности.

Как Сбербанк использует ИИ и МО:

1. Автоматизация оценки кредитоспособности: Применение ИИ в Сбербанке позволяет автоматизировать процесс оценки кредитоспособности заемщиков, особенно в массовом сегменте (потребительские кредиты, ипотека, кредиты малому бизнесу).

   Вместо ручного анализа большого объема документов и данных, алгоритмы ИИ обрабатывают информацию, формируют кредитный скоринг и выдают рекомендации. Это значительно сокращает время принятия решений по заявкам, позволяя одобрять кредиты за считанные минуты, а не часы или дни.

2. Повышение точности анализа рисков: ИИ и МО способны выявлять сложные, нелинейные зависимости и скрытые паттерны в огромных массивах данных, которые остаются незаметными для традиционных статистических моделей или человеческого глаза. Сбербанк использует эти технологии для анализа широкого спектра информации:
   • Структурированные данные: Кредитная история, финансовая отчетность, доходы, обязательные платежи.
   • Неструктурированные данные: Поведенческие паттерны клиента (история транзакций по картам и счетам, использование цифровых сервисов, геолокация, активность в социальных сетях — при наличии соответствующего согласия клиента), макроэкономические показатели, новости, отраслевые обзоры. Анализ этих данных позволяет создать более полную и точную картину профиля риска заемщика.
3. Снижение человеческого фактора и операционных затрат: Автоматизация процессов оценки и принятия решений с помощью ИИ снижает влияние субъективного человеческого фактора, делая процесс более объективным и стандартизированным. Это также приводит к существенной экономии операционных расходов за счет сокращения объема ручного труда и повышения скорости обработки заявок. Внедрение ИИ в Сбербанке позволяет получить существенную экономию, увеличить скорость обслуживания клиентов и снизить человеческий фактор в рутинных процессах, связанных с оценкой кредитов.
4. Проактивное выявление потенциальных угроз: Модели машинного обучения могут не только оценивать текущий риск, но и прогнозировать вероятность дефолта в будущем, выявлять ранние признаки ухудшения финансового состояния заемщика. Это позволяет банку проактивно взаимодействовать с клиентами, предлагать программы реструктуризации или другие решения до того, как проблема станет критической.
5. Оптимизация стратегий взыскания задолженности: ИИ используется для сегментации просроченной задолженности и разработки персонализированных стратегий взыскания. Алгоритмы могут определить наиболее эффективный канал коммуникации с заемщиком, оптимальное время для звонка или сообщения, а также предложить индивидуальные условия для погашения долга.
6. Анализ больших данных и поведенческих паттернов: Сбербанк, имея огромную клиентскую базу, является обладателем колоссальных объемов данных. ИИ-системы эффективно обрабатывают эти Big Data, выявляя корреляции между поведенческими паттернами клиентов и их кредитоспособностью. Например, изменение типичного поведения в онлайн-банкинге или необычные транзакции могут служить индикатором нарастающего риска.

Таким образом, ИИ и МО в Сбербанке не просто «помогают» в управлении рисками, а становятся его центральным нервом, обеспечивая скорость, точность и интеллектуальную глубину, которые недостижимы традиционными методами.

Управление ESG-рисками в Сбербанке

В последние годы концепция устойчивого развития и связанные с ней экологические, социальные и управленческие (ESG) факторы приобретают все большее значение в финансовом секторе. Для такого крупного и социально ответственного института, как ПАО Сбербанк, управление ESG-рисками становится неотъемлемой частью интегрированной системы риск-менеджмента, оказывая прямое влияние на процесс кредитования и общую стратегию развития.

Что такое ESG-риски в контексте кредитования:

• Экологические (Environmental) риски: Связаны с воздействием деятельности заемщика на окружающую среду. К ним относятся риски, связанные с загрязнением, изменением климата, неэффективным использованием природных ресурсов. Например, кредитование компании с высоким углеродным следом или производством, наносящим ущерб экологии, может привести к репутационным потерям для банка, штрафам, ужесточению регулирования для заемщика, а также к потере стоимости активов (например, в случае «застрявших активов» — stranded assets).
• Социальные (Social) риски: Относятся к взаимоотношениям заемщика с сотрудниками, клиентами, поставщиками и местными сообществами. Это могут быть риски, связанные с нарушением трудовых прав, низкой безопасностью труда, плохими условиями для работников, недовольством местных жителей, некачественной продукцией. Такие риски могут привести к забастовкам, судебным искам, бойкотам продукции, что негативно сказывается на финансовом состоянии заемщика.
• Управленческие (Governance) риски: Связаны с качеством корпоративного управления, прозрачностью, этикой и борьбой с коррупцией в компании-заемщике. Низкое качество управления, отсутствие независимых директоров, непрозрачная структура собственности, конфликты интересов могут увеличить вероятность корпоративных скандалов, финансовых махинаций и, как следствие, дефолта.

Интеграция ESG-рисков в систему риск-менеджмента Сбербанка:

Сбербанк признает важность ESG-факторов для своей устойчивости и репутации, а также для финансовой стабильности своих клиентов. Интеграция ESG-рисков в процесс кредитования и общую систему риск-менеджмента осуществляется по нескольким направлениям:

1. Разработка ESG-политик и стандартов: Банк формирует внутренние политики и стандарты, определяющие принципы учета ESG-факторов при принятии кредитных решений. Это может включать отраслевые ограничения или требования к экологической и социальной ответственности заемщиков.
2. ESG-скоринг и оценка: Сбербанк внедряет или планирует внедрять ESG-скоринг для оценки нефинансовых рисков компаний-заемщиков. Эти модели анализируют информацию о воздействии компании на окружающую среду, ее социальной ответственности, качестве корпоративного управления. Результаты ESG-скоринга интегрируются в общую оценку кредитного риска.
3. Мониторинг и отчетность: Осуществляется регулярный мониторинг ESG-показателей заемщиков, особенно тех, кто работает в высокорисковых отраслях. Банк также публикует отчеты об устойчивом развитии, демонстрируя свою приверженность принципам ESG и информируя стейкхолдеров о прогрессе в управлении этими рисками.
4. Развитие «зеленого» финансирования: Сбербанк активно развивает направление «зеленого» финансирования, предоставляя кредиты проектам, направленным на снижение негативного воздействия на окружающую среду или на достижение социальных целей. Это не только способствует устойчивому развитию, но и позволяет банку диверсифицировать свой портфель и привлекать новых клиентов.
5. Обучение персонала: Проводятся обучающие программы для кредитных специалистов и риск-менеджеров по вопросам идентификации и оценки ESG-рисков, чтобы они могли учитывать эти факторы при анализе кредитных заявок.

Управление ESG-рисками в Сбербанке является стратегическим направлением, позволяющим не только снизить потенциальные финансовые и репутационные потери, но и способствовать созданию более устойчивой экономики и общества.

Направления совершенствования системы управления кредитными рисками в ПАО Сбербанк и других коммерческих банках

Эпоха цифровизации и постоянных макроэкономических перемен требует от банков не просто адаптации, но и проактивного развития своих систем управления кредитными рисками. Опираясь на выявленные «слепые зоны» конкурентов и колоссальный потенциал инновационных технологий, можно выделить несколько ключевых направлений для оптимизации системы управления кредитными рисками в ПАО Сбербанк и других крупных коммерческих банках.

Развитие аналитических моделей с применением продвинутого ИИ и МО

Несмотря на уже значительные успехи в применении ИИ и МО, потенциал этих технологий далеко не исчерпан. Дальнейшее совершенствование требует более глубокого внедрения и масштабирования:

1. Предиктивная аналитика с опережающими индикаторами: Необходимо развивать модели МО, которые не просто оценивают текущий риск, но и прогнозируют его изменение с высокой степенью точности на среднесрочную и долгосрочную перспективу. Это включает использование опережающих индикаторов, таких как данные о настроениях потребителей и бизнеса, изменения в структуре вакансий, динамика поисковых запросов в интернете, а также микроэкономические данные о поведении отдельных отраслей. Цель — выявлять ранние признаки дефолта до того, как они станут очевидными в традиционной финансовой отчетности. Например, анализ активности компаний в социальных сетях или новостных лентах может заранее сигнализировать о репутационных или операционных проблемах.
2. Автоматизация выявления аномалий и мошенничества: Внедрение систем МО для непрерывного мониторинга транзакций и кредитных историй клиентов в реальном времени. Эти системы способны выявлять нетипичное поведение, подозрительные операции или резкие изменения в финансовом состоянии, которые могут указывать на мошенничество или нарастающий риск дефолта.
3. Оптимизация стратегий взыскания задолженности с персонализацией: Развитие ИИ-моделей, которые не просто рекомендуют, но и самостоятельно формируют и реализуют персонализированные стратегии взаимодействия с проблемными заемщиками. Это может включать автоматизированный выбор оптимального канала связи (телефон, email, мессенджер), времени контакта, тональности сообщения и даже индивидуальных условий реструктуризации, повышая эффективность взыскания и снижая затраты.
4. Сценарный анализ и симуляции на базе ИИ: Создание более сложных симуляционных моделей с использованием ИИ, позволяющих оценивать не только влияние макроэкономических шоков, но и комбинации различных событий, а также адаптивное поведение заемщиков и рынка в ответ на эти шоки.

Усиление интеграции данных и сквозных процессов

Для максимального использования возможностей ИИ и МО необходима консолидированная и качественная база данных, а также сквозная автоматизация процессов:

1. Единая информационная среда для комплексной оценки рисков: Создание унифицированной платформы, которая объединяет все внутренние и внешние источники данных о клиентах и рынках. Это включает данные из CRM-систем, транзакционные данные, информацию из бюро кредитных историй, открытые государственные реестры, новостные агрегаторы, а также данные из социальных сетей (с соблюдением законодательства о персональных данных).

   Такая платформа обеспечит «360-градусный» обзор клиента и позволит моделям ИИ работать с максимально полным объемом информации.

2. Автоматизация сбора и обработки неструктурированных данных: Внедрение технологий обработки естественного языка (NLP) и компьютерного зрения для автоматического извлечения ценной информации из неструктурированных источников, таких как тексты договоров, письма, отчеты, новостные статьи, аудиозаписи переговоров. Это позволит значительно расширить аналитическую базу для оценки рисков.
3. Сквозная автоматизация кредитного конвейера: Полная цифровизация всех этапов кредитного процесса — от подачи заявки и оценки рисков до выдачи кредита, мониторинга и взыскания задолженности. Это минимизирует ручные операции, снижает вероятность ошибок и ускоряет весь процесс.
4. Развитие облачных решений и API: Использование облачных технологий для хранения и обработки больших данных, а также развитие API (интерфейсов программирования приложений) для бесшовной интеграции с внешними сервисами, поставщиками данных и финтех-партнерами.

Адаптация к новым регуляторным требованиям и учет ESG-факторов

Будущее регулирования банковского сектора будет все больше ориентироваться на устойчивое развитие. Банкам необходимо проактивно реагировать на эти изменения:

1. Глубокая интеграция ESG-рисков в кредитные скоринговые модели: Разработка и внедрение продвинутых ESG-скорингов, которые будут не просто учитывать наличие ESG-факторов, но и количественно оценивать их влияние на кредитоспособность заемщика. Это позволит дифференцировать условия кредитования в зависимости от ESG-профиля клиента и стимулировать переход к более устойчивым бизнес-моделям. Необходимо создать библиотеки ESG-показателей и бенчмарков для различных отраслей.
2. Развитие продуктов «зеленого» финансирования: Расширение линейки кредитных продуктов, ориентированных на поддержку экологически чистых проектов, «зеленых» технологий и компаний, следующих принципам устойчивого развития. Это не только снижает ESG-риски портфеля, но и открывает новые рыночные ниши.
3. Подготовка к будущим изменениям в нормативно-правовой базе: Активное участие в обсуждении и формировании новой регуляторной базы по ESG-рискам, а также заблаговременная адаптация внутренних процессов и систем к ожидаемым требованиям Центрального банка и международных регуляторов. Это включает создание внутренней экспертизы по ESG-анализу и формирование соответствующих команд.
4. Расширение публичной отчетности по ESG-рискам: Прозрачное раскрытие информации о подходах банка к управлению ESG-рисками, структуре «зеленого» портфеля и его влиянии на устойчивость. Это повысит репутацию банка и привлечет ответственных инвесторов.

Оценка потенциального экономического эффекта от предложенных мер

Внедрение предложенных рекомендаций по совершенствованию системы управления кредитными рисками обещает значительный экономический эффект, который можно оценить по нескольким ключевым направлениям:

1. Снижение потерь по кредитам (Expected Loss Reduction):
   • Повышение точности оценки: ИИ-модели, анализирующие больший объем данных и выявляющие скрытые паттерны, значительно точнее прогнозируют вероятность дефолта. Это позволяет банку принимать более обоснованные решения о выдаче кредитов, снижая долю высокорисковых заемщиков в портфеле.
   • Раннее выявление проблем: Предиктивная аналитика позволяет идентифицировать проблемные кредиты на ранних стадиях, когда еще есть возможность для реструктуризации или других упреждающих мер, что минимизирует объем потерь.
   • Оптимизация взыскания: Персонализированные стратегии взыскания, основанные на ИИ, повышают эффективность возврата просроченной задолженности.
   • Эффект: Потенциальное снижение уровня потерь по кредитам на 15-25% в среднесрочной перспективе за счет повышения точности оценки и проактивного управления. Для кредитного портфеля Сбербанка в 25 трлн рублей даже 1% снижения потерь составляет 250 млрд рублей.
2. Повышение операционной эффективности и снижение затрат (Operational Efficiency & Cost Reduction):
   • Автоматизация рутинных процессов: ИИ и МО автоматизируют сбор, обработку данных, формирование отчетов и скоринг, сокращая потребность в ручном труде.
   • Сокращение времени принятия решений: Быстрая оценка заявок позволяет банку оперативнее обслуживать клиентов, что также снижает операционные затраты на каждый кредит.
   • Снижение административных расходов: Уменьшение объема бумажного документооборота, оптимизация работы кредитных и риск-подразделений.
   • Эффект: Потенциальное снижение операционных расходов, связанных с управлением кредитными рисками, на 20-30% за счет автоматизации и оптимизации процессов.
3. Рост прибыли и конкурентоспособности (Profit Growth & Competitiveness):
   • Оптимизация ценообразования: Более точная оценка риска позволяет банку предлагать дифференцированные процентные ставки, привлекая более надежных заемщиков и увеличивая маржу по высокорисковым, но контролируемым кредитам.
   • Расширение клиентской базы: Ускорение процесса кредитования и более точная оценка позволяют обслуживать больше клиентов, в том числе тех, кто ранее не мог получить кредит из-за ограничений традиционных систем.
   • Улучшение репутации: Интеграция ESG-факторов и демонстрация ответственного подхода к кредитованию повышает привлекательность банка для инвесторов и социально ответственных клиентов.
   • Эффект: Потенциальный рост чистого процентного дохода и комиссионного дохода, а также увеличение доли рынка, оцениваемый в 5-10% от текущих показателей.
4. Укрепление финансовой устойчивости и соответствие регуляторным требованиям (Financial Stability & Regulatory Compliance):
   • Адекватность капитала: Более точная оценка рисков и адекватное резервирование обеспечивают соответствие требованиям Базель III и ЦБ РФ, укрепляя достаточность капитала банка.
   • Снижение системного риска: Эффективное управление рисками способствует стабильности всей банковской системы.
   • Эффект: Снижение регуляторных штрафов, повышение доверия со стороны регуляторов и рейтинговых агентств, что положительно сказывается на стоимости фондирования банка.

В целом, совокупный экономический эффект от внедрения предложенных мер по совершенствованию системы управления кредитными рисками будет мультипликативным, приводя к значительному повышению финансовой устойчивости, операционной эффективности и конкурентоспособности ПАО Сбербанк, а также способствуя его лидерству на рынке в условиях постоянно меняющейся цифровой и регуляторной среды.

Заключение

Проведенное исследование позволило глубоко погрузиться в комплексную проблематику управления кредитными рисками в коммерческих банках, проанализировать ее теоретические основы, регуляторные рамки и практическое применение на примере ПАО Сбербанк, а также выявить ключевые направления для дальнейшего совершенствования.

Мы убедились, что кредитный риск — это многогранное явление, способное подорвать финансовую устойчивость банка, и его эффективное управление требует комплексного подхода, учитывающего как внутренние, так и внешние факторы. Российская нормативно-правовая база, в частности Положения Банка России № 590-П и № 611-П, в совокупности с международными стандартами Базель III, формирует строгие требования к оценке и резервированию рисков. Традиционные методы оценки кредитоспособности, такие как организационный, финансовый и сравнительный анализы, а также концепция «5 C’s of Credit», остаются актуальными, но их эффективность значительно возрастает при интеграции с современными количественными методами — скорингом (включая расчет ПДН) и стресс-тестированием.

Ключевым выводом исследования является возрастающая роль инновационных технологий. Применение искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) кардинально меняет подходы к управлению кредитными рисками. На примере ПАО Сбербанк мы увидели, как эти технологии позволяют автоматизировать и оптимизировать оценку кредитоспособности, значительно сокращая время принятия решений, повышая точность прогнозирования и обеспечивая анализ широкого спектра структурированных и неструктурированных данных. ИИ и МО не просто улучшают существующие процессы, но и создают новые возможности для проактивного выявления угроз и персонализации стратегий взыскания задолженности.

Кроме того, исследование выявило критическую необходимость интеграции ESG-факторов в систему риск-менеджмента. Учет экологических, социальных и управленческих рисков не только соответствует современным требованиям к устойчивому развитию, но и позволяет банку минимизировать потенциальные финансовые и репутационные потери, а также открывает новые возможности для «зеленого» финансирования.

Предложенные направления совершенствования, включая дальнейшее развитие аналитических моделей на базе продвинутого ИИ/МО, усиление интеграции данных и сквозных процессов, а также адаптацию к новым регуляторным требованиям с учетом ESG-факторов, являются не просто рекомендациями, а стратегическими императивами для любого крупного коммерческого банка. Их внедрение позволит достичь существенного экономического эффекта: снижения потерь по кредитам, повышения операционной эффективности, роста прибыли и, как следствие, укрепления финансовой устойчивости и конкурентоспособности на рынке.

Таким образом, данная работа подтверждает, что эффективное управление кредитными рисками в современных условиях — это не только соблюдение нормативов, но и постоянный поиск инновационных решений, глубокий аналитический подход и стратегическая адаптация к меняющемуся миру. Только такой комплексный подход обеспечит долгосрочное и устойчивое развитие банковского сектора.

Список использованной литературы

1. Гражданский кодекс Российской Федерации. Часть 1 от 30.11.1994 № 51-ФЗ (ред. от 24.07.2023) // Собрание законодательства РФ. 1994. № 32. ст. 3301.
2. Федеральный закон от 26.10.2002 № 127-ФЗ (ред. от 24.07.2023) «О несостоятельности (банкротстве)» // Собрание законодательства РФ. 2002. № 43. ст. 4190.
3. Федеральный закон от 30.12.2004 № 218-ФЗ (ред. от 24.07.2023) «О кредитных историях» // Собрание законодательства РФ. 2005. № 1 (часть 1).

   ст. 44.

4. Положение Банка России от 28.06.2017 № 590-П (ред. от 15.03.2023) «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности».
5. Положение Банка России от 23.10.2017 № 611-П (ред. от 26.06.2023) «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери».
6. Приказ Минфина России от 22.07.2003 № 67н (ред. от 08.11.2010) «О формах бухгалтерской отчетности организаций».
7. Положение Банка России от 16.12.2003 № 242-П (ред. от 10.07.2023) «Об организации внутреннего контроля в кредитных организациях и банковских группах» // Вестник Банка России. 2004. № 7.
8. О типичных банковских рисках: Письмо Банка России от 23.06.2004 № 70-Т.
9. Банковское дело: стратегическое руководство / под ред. W.E. Gould. М.: КонсалБанкир, 1998. 385 с.
10. Велисава Т. Севрук Риски финансового сектора Российской Федерации. Практическое пособие. М.: Финансинформ, 2001.
11. Владимирова М.П., Козлов А.И. Деньги, кредит, банки: Учебное пособие. М.: Кнорус, 2005. 288 с.
12. Гранатуров В.М. Экономический риск: сущность, методы измерения, пути снижения. М.: Дело и Сервис, 2002. 530 с.
13. Гришина О., Самиев П. Практика риск-менеджмента в российских банках: риски есть, системы нет // Управление финансовыми рисками. 2006. Май.
14. Грюнинг Х. ван, Брайович Братанович С. Анализ банковских рисков. Система оценки корпоративного управления и управления финансовым риском / пер. с англ. К.Р. Тагирбекова. М: Весь Мир, 2004. 304 с.
15. Деньги, кредит, банки: Учебник / под ред. Г.Н. Белоглазовой. М.: Юрайт-Издат, 2005. 650 с.
16. Деньги, кредит, банки: Учебник / под ред. О.Н. Лаврушина. М.: КноРус, 2005. 458 с.
17. Долан Э.Дж., Кэмпбелл К.Д. Деньги, банковское дело и денежно-кредитная политика: Пер. с англ. / под общ. ред. В.В. Лукашевича. СПб.: ПИТЕР, 1994. 902 с.
18. Ильясов С.М. Об оценке кредитоспособности банковского заемщика // Деньги и кредит. 2005. № 9. С. 28-34.
19. Кабак О. Риски на ощупь // Финансист. 2006. Август.
20. Кабушкин С.Н. Управление банковским кредитным риском: Учебное пособие. М.: Экономическое образование, 2006. 336 с.
21. Казарян А.А. Что нам ждать от Базеля II? // Деньги и кредит. 2006. № 6. С. 5-13.
22. Маякина М.А. Новые подходы к управлению банковскими рисками // Деньги и кредит. 2006. № 1. С. 39-47.
23. Мисявичус А. Управление банковскими рисками: настоящее и будущее // Деньги и кредит. 2006. № 6. С. 13-16.
24. Никитина Т.В. Банковский менеджмент: Учебное пособие. СПб.: ПИТЕР, 2002. 160 с.
25. Рогачев А.Ю. Методы расчета рисковой стоимости в банковской практике // Деньги и кредит. 2005. № 9. С. 41-45.
26. Севрук В.Т. Банковские риски. М.: Дело ЛТД, 1994. 72 с.
27. Симановский А.Ю. Резервы на возможные потери по ссудам: международный опыт и некоторые вопросы методологии // Деньги и кредит. 2003. № 11. С. 16-25.
28. Смирнов С., Скворцов А., Дзигоева Е. Достаточность банковского капитала в отношении рыночных рисков: как улучшить регулирование в России // Аналитический банковский журнал. 2003. № 7 (98).

    С. 33-41.

29. Усоскин В.М. Современный коммерческий банк: управление и операции. М.: Все для вас, 1993. 320 с.
30. Финансы: учебник / под ред. С.И. Лушина. М.: Экономистъ, 2005. 682 с.
31. Хохлов Н.В. Управление риском. М.: ЮНИТИ, 1999. 590 с.
32. Цветкова Е.В., Арлюкова И.О. Риски в экономической деятельности: Учебное пособие. СПб., 2002. 64 с.
33. Эдгар М. Морсман-младший Кредитный департамент банка: организация эффективной работы / пер. с англ. М.: Альпина Паблишер, 2003. 257 с.
34. Что такое «Кредитный риск» простыми словами — определение термина // Финансовый словарь Газпромбанка. URL: https://www.gazprombank.ru/personal/finance-dictionary/34211/ (дата обращения: 09.10.2025).
35. ОЦЕНКА КРЕДИТНЫХ РИСКОВ В КОММЕРЧЕСКИХ БАНКАХ // Международный научный журнал «Развитие науки и образования в современном мире». 2024. URL: https://iupr.ru/dom/razvitie-nauki-i-obrazovaniya-v-sovremennom-mire-2024/economika/ocenka-kreditnyh-riskov-v-kommercheskih-bankah/ (дата обращения: 09.10.2025).
36. ДИВЕРСИФИКАЦИЯ КРЕДИТНОГО ПОРТФЕЛЯ И УПРАВЛЕНИЕ ПРОБЛЕМНЫМИ РИСКАМИ // Международный научный журнал «Развитие науки и образования в современном мире». 2024. URL: https://iupr.ru/dom/razvitie-nauki-i-obrazovaniya-v-sovremennom-mire-2024/economika/diversifikatsiya-kreditnogo-portfelya-i-upravlenie-problemnymi-riskami/ (дата обращения: 09.10.2025).
37. КРЕДИТНЫЕ РИСКИ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА И ОРГАНИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kreditnye-riski-kommercheskogo-banka-i-organizatsiya-upravleniya-riskami (дата обращения: 09.10.2025).
38. Сущность кредитного риска и его факторы // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/suschnost-kreditnogo-riska-i-ego-faktory (дата обращения: 09.10.2025).
39. РАЦИОНИРОВАНИЕ И ДИВЕРСИФИКАЦИЯ КРЕДИТНОГО ПОРТФЕЛЯ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА КАК ОСНОВНЫЕ СПОСОБЫ МИНИМИЗАЦИИ КРЕДИТНОГО РИСКА // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ratsionirovanie-i-diversifikatsiya-kreditnogo-portfelya-kommercheskogo-banka-kak-osnovnye-sposoby-minimizatsii-kreditnogo-riska (дата обращения: 09.10.2025).
40. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЕ В ПРОЦЕССЕ РИСК-МЕНЕДЖМЕНТА ПРЕДМЕТНЫХ РИСКОВ // Russian Journal of Management. 2021. № 3. С. 126-130. URL: https://editorum.ru/assets/files/journals/russian_journal_of_management/2021/3/126-130.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
41. Современные методики оценки кредитоспособности заемщиков — субъектов малого и среднего бизнеса // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-metodiki-otsenki-kreditosposobnosti-zaemschikov-subektov-malogo-i-srednego-biznesa (дата обращения: 09.10.2025).
42. Механизм и модель диверсификации кредитного портфеля // Risk-magazine.ru. URL: http://www.risk-magazine.ru/upload/iblock/c34/c34448509b7596041d86d5e0a16b907c.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
43. Стресс – тестирование: обзор методологий // Высшая школа экономики. 2007. URL: https://www.hse.ru/data/2010/06/07/1216597148/WP6_2007_02.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
44. МЕТОДИКА СТРЕСС-ТЕСТИРОВАНИЯ РАСЧЕТОВ СОВОКУПНОГО РИСКА РАБОТЫ БАНК // Электронная библиотека ВВГУ. URL: https://elib.vvsu.ru/docs/doc/f49b6d85-f5b9-4c12-824a-733d9c752df8/resource/f49b6d85-f5b9-4c12-824a-733d9c752df8.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
45. СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ НА ПРИМЕРЕ СБЕРБАНКА РОССИИ // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sistema-upravleniya-riskami-na-primere-sberbanka-rossii (дата обращения: 09.10.2025).
46. ПОЛИТИКА интегрированного управления рисками ОАО «Сбербанк России» // Сбербанк. 2013. URL: https://www.sberbank.ru/common/img/uploaded/files/pdf/investor_relations/sustainability/Policy_IRM_2013.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
47. Анализ и оценка рисков для предприятия // Сбербанк. URL: https://www.sberbank.ru/ru/s_m_business/pro_business/upravlenie-riskami (дата обращения: 09.10.2025).
48. Оценка кредитоспособности заемщика // Platforma — Платформа больших данных. URL: https://platforma.bi/blog/ocenka-kreditosposobnosti-zaemshchika (дата обращения: 09.10.2025).
49. Стратегии диверсификации кредитного портфеля в условиях нестабильности // Platforma — Платформа больших данных. URL: https://platforma.bi/blog/strategii-diversifikacii-kreditnogo-portfelja-v-uslovijah-nestabilnosti (дата обращения: 09.10.2025).
50. Управление кредитными рисками на основе искусственного интеллекта: трансформация оценки и снижение риска // Emagia. URL: https://www.emagia.com/ru/ai-in-credit-risk-management/ (дата обращения: 09.10.2025).
51. Машинное обучение в оценке кредитных рисков: как ML меняет правила игры? // Хабр. 2023. URL: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/775436/ (дата обращения: 09.10.2025).
52. Эффективное управление рисками с помощью машинного обучения // CreatikSoft. URL: https://creatiksoft.com/effektivnoe-upravlenie-riskami-s-pomoshchyu-mashinnogo-obucheniya/ (дата обращения: 09.10.2025).
53. ИИ в управлении банковскими рисками: трансформация борьбы с мошенничеством, кредитования и соблюдения нормативных требований // Emagia. URL: https://www.emagia.com/ru/ai-in-bank-risk-management/ (дата обращения: 09.10.2025).
54. Искусственный интеллект в банках: ТОП-10 эффективных кейсов по версии Smartgopro // Smartgopro. URL: https://smartgopro.ru/blog/iskusstvennyj-intellekt-v-bankah/ (дата обращения: 09.10.2025).
55. Применение ИИ в банках: как применяется искусственный интеллект в финансовой сфере // BigData Билайн. URL: https://bigdata.beeline.ru/insights/iskusstvennyy-intellekt-v-bankah/ (дата обращения: 09.10.2025).
56. Искусственный интеллект в банках // TAdviser. URL: https://tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%98%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82_%D0%B2_%D0%B1%D0%B0%D0%BD%D0%BA%D0%B0%D1%85 (дата обращения: 09.10.2025).
57. Регламент предоставления кредитов юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям Сбербанком России и его филиалами. С доп. и изм. № 285-3-р от 30.06.2006.
58. Правила кредитования физических лиц в Сберегательном Банке РФ и его филиалах. С изм. и доп. № 229-3/6 от 29.09.2006.
59. Бюллетень Сберегательного Банка 2006 г. // www.sbrf.ru.
60. Годовой отчет Сбербанка России за 2006 год // Бюллетень Сбербанка. 2006.