Кредитная деятельность современного коммерческого банка: тенденции, риски и пути повышения эффективности (2023–2025 гг.)

метки: Кредитный, Кредитование, Обращение, Ставка, Анализ, Решение, Условие, Данные

Начало 2020-х годов ознаменовало период беспрецедентных вызовов для российской банковской системы. С одной стороны, финансовый сектор переживает стремительную цифровую трансформацию, где искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML) становятся неотъемлемой частью риск-менеджмента и принятия кредитных решений. С другой стороны, кредитная деятельность оказалась под двойным давлением: циклом жесткой денежно-кредитной политики (ДКП) и масштабными геополитическими рисками, требующими как регуляторных послаблений, так и стратегической адаптации.

В период 2023–2025 годов Банк России провел цикл повышения ключевой ставки, доведя ее до пикового значения 21,00% годовых (с октября 2024 г. по июнь 2025 г.).

Этот цикл жесткой ДКП оказал прямое, сдерживающее влияние на стоимость ресурсов для коммерческих банков и, как следствие, на динамику и структуру кредитного портфеля, сделав тему управления кредитным риском и повышения эффективности кредитной деятельности критически актуальной.

Актуальность темы обусловлена необходимостью глубокой деконструкции устаревших подходов к кредитованию и их заменой на актуальные методологии, учитывающие современные реалии. Устаревшие курсовые работы, датированные 2010 годом, описывают кредитную деятельность в условиях доминирования традиционных моделей оценки рисков и стабильной макросреды, что совершенно не соответствует текущему состоянию рынка, характеризующемуся высокой волатильностью, рекордной концентрацией активов (доля Топ-10 банков превысила 80%) и тотальной цифровизацией.

Цель исследования заключается в обновлении и углублении анализа кредитной деятельности коммерческого банка, фокусируясь на современных технологических тенденциях, специфике кредитных рисков и регуляторной среде периода 2023–2025 годов.

Для достижения поставленной цели в работе необходимо решить следующие задачи:

1. Раскрыть современные принципы, функции и классификацию кредита в контексте цифровизации.
2. Оценить влияние жесткой денежно-кредитной политики и регуляторных новаций на формирование кредитной политики банков.
3. Проанализировать инновационные методы оценки и минимизации кредитных рисков, основанные на ИИ и ML.
4. Выявить текущие структурные сдвиги в кредитном портфеле банковского сектора (корпоративное/розничное кредитование, ESG-финансирование).
5. Сформулировать конкретные рекомендации по повышению эффективности кредитной деятельности и финансовой устойчивости коммерческого банка в текущих условиях.

Структура работы логически выстроена в соответствии с поставленными задачами: от теоретической базы, учитывающей цифровые изменения, через анализ макроэкономического и регуляторного давления, к изучению практических инструментов риск-менеджмента и инновационных продуктов, завершаясь конкретными рекомендациями для банковского сектора.

Розничное кредитование коммерческого банка в условиях жесткой ...

... В условиях жесткой денежно-кредитной политики и регуляторных ограничений (например, МПЛ на необеспеченное кредитование) коммерческий банк должен активно диверсифицировать свой портфель, что является краеугольным камнем снижения общего риска. Это ...

Теоретико-методологические основы кредитной деятельности в эпоху цифровой трансформации

Сущность, функции и современные принципы кредита

В академическом и регуляторном поле кредит определяется как предоставление одной стороной (кредитором) денежных средств другой стороне (заемщику) на условиях возвратности, срочности и, как правило, платности на основании кредитного договора. Банк России в своих нормативных актах (например, Положение № 824-П) подчеркивает эту триаду принципов.

Традиционно выделяемые функции кредита — перераспределительная, замещения денег и контрольная — в условиях цифровизации наполняются новым содержанием. Так, перераспределительная функция теперь реализуется не только через классические банковские каналы, но и через финтех-платформы (P2P-кредитование), а контрольная функция усиливается за счет автоматизированного мониторинга исполнения обязательств и использования альтернативных данных. Впрочем, может ли банк эффективно контролировать заемщика, если сам процесс кредитования стал почти невидимым, интегрированным в сторонние сервисы?

Ключевые принципы кредитования в современном контексте трансформировались:

Традиционный Принцип	Современное Содержание (Влияние Цифровизации)
Возвратность	Гарантируется не только залогом, но и высокоточным прогнозированием дефолта (PD) с помощью ИИ/ML, снижающим риски на этапе выдачи.
Срочность	Усиливается гибкостью сроков, адаптированных под индивидуальные денежные потоки клиента, благодаря анализу Big Data.
Платность	Процентная ставка становится максимально дифференцированной и персонализированной (Risk-Based Pricing), рассчитанной на основе уникального профиля клиента, а не усредненных сегментов.
Обеспеченность	Расширяется понятие обеспечения (например, в цифровом кредитовании МСБ в качестве обеспечения может выступать будущая выручка или транзакционный поток).
Целевой характер	Уточняется и контролируется с помощью цифровых платформ и токенизации активов.
Персонализация	(Новый ключевой принцип) Кредитные продукты адаптируются под индивидуальные потребности, предлагая уникальные условия на основе анализа больших данных и поведенческого скоринга.

Принцип персонализации, основанный на анализе Big Data, является ключевым отличием современного кредитования. Банки переходят от предложения стандартной линейки продуктов к созданию уникальных, динамически настраиваемых кредитных предложений, что повышает лояльность клиента и эффективность использования капитала банка.

Инновационные формы кредитования и FinTech-решения

Цифровая трансформация привела к появлению и бурному развитию инновационных форм кредитования, которые интегрируются непосредственно в повседневную жизнь потребителей и бизнес-процессы.

Одним из наиболее ярких примеров является Embedded Finance (встроенные финансы). Эта концепция предполагает интеграцию финансовых продуктов (платежей, кредитов, рассрочек) непосредственно в нефинансовые платформы и сервисы (например, e-commerce, маркетплейсы, ERP-системы).

Это позволяет предоставлять услугу "в один клик", снижая операционные расходы и барьеры для заемщиков. И что из этого следует? Для банков это означает не просто снижение издержек, но и перехват инициативы на самом раннем этапе потребительского пути, делая банк невидимым, но вездесущим финансовым партнером.

Наглядным примером Embedded Finance на российском рынке является развитие сервисов Buy Now, Pay Later (BNPL) — «покупай сейчас, плати потом». Эти сервисы, по сути, представляют собой беспроцентную рассрочку, интегрированную в процесс покупки.

Согласно актуальным данным, объем российского BNPL-рынка продемонстрировал взрывной рост, удвоившись за первое полугодие 2025 года и достигнув 300 млрд рублей (по сравнению с 155 млрд руб. за аналогичный период 2024 года).

Такой феноменальный рост свидетельствует о высокой востребованности микрокредитных решений, интегрированных в торговые процессы, и показывает, как финтех-инновации перехватывают часть традиционного необеспеченного потребительского кредитования, предлагая более быстрый и удобный пользовательский опыт.

Регулирование кредитной деятельности в этом контексте также развивается. Банк России продолжает ужесточать требования к формированию резервов и оценке кредитного риска, руководствуясь, в частности, Положением № 754-П (2021 г.) и Положением № 824-П (2023 г.).

Эти нормативные акты требуют от банков применять современные подходы к оценке рисков, включая те, что используются в новых цифровых продуктах.

Влияние макроэкономической среды и регуляторной политики на кредитный рынок (2023–2025 гг.)

Денежно-кредитная политика Банка России как ключевой фактор

Кредитная политика коммерческих банков в период 2023–2025 годов была жестко ограничена циклом повышения ключевой ставки Банка России. Ключевая ставка является основным инструментом ДКП, направленным на сдерживание инфляции.

Период	Ключевая Ставка (годовых)	Влияние на Кредитный Рынок
Июль 2023 г.	7,5%	Начало цикла ужесточения ДКП.
Октябрь 2024 г.	21,00%	Максимальное значение. Резкое удорожание ресурсов для банков, стагнация розничного необеспеченного кредитования, рост стоимости корпоративных займов.
Октябрь 2025 г.	17,00%	Стабилизация инфляции, начало цикла осторожного снижения ставки. Высокая стоимость долгового финансирования сохраняется.

Повышение ключевой ставки напрямую влияет на стоимость фондирования для коммерческих банков. Удорожание денег приводит к росту процентных ставок по кредитам для конечных заемщиков (бизнеса и населения), что, в свою очередь, снижает потребительский и инвестиционный спрос.

В результате жесткой ДКП наблюдается:

1. Замедление розничного кредитования: Высокие ставки делают потребительские кредиты недоступными для значительной части населения.
2. Переориентация корпоративного спроса: Крупные заемщики, ранее имевшие доступ к внешним рынкам капитала, вынуждены рефинансировать долг внутри страны. Это усиливает роль крупнейших российских банков в корпоративном кредитовании, способствуя концентрации рынка.

Регуляторные новации и оценка рисков

С 2022 года геополитические риски привели к необходимости внесения структурных изменений в банковское регулирование. Банк России предпринял ряд мер для поддержания устойчивости сектора, введя так называемые регуляторные послабления.

Основные регуляторные меры и их последствия:

1. Поэтапное восстановление достаточности капитала: ЦБ РФ временно снизил надбавки поддержания капитала, предоставив банкам возможность поэтапно восстанавливать их до целевого уровня. Полное восстановление ожидается только к 2028 году. Это позволило банкам продолжать кредитование в условиях снижения капитала из-за санкционных потерь.
2. Отсрочка по формированию резервов: Банкам предоставлена отсрочка по формированию резервов под возможные потери по заблокированным активам. Поэтапное резервирование растянуто до 2032 года. Эта мера снижает мгновенную нагрузку на капитал, но переносит риск в долгосрочную перспективу.

Особое внимание в современном регулировании уделяется методологической корректности оценки кредитного риска. Нормативная база ЦБ РФ активно имплементирует международные стандарты, в частности, МСФО (IFRS) 9 «Финансовые инструменты».

Положение Банка России № 777-П (2021 г.) использует понятие «значительное увеличение кредитного риска», которое напрямую связано с требованиями IFRS 9. Банки обязаны отслеживать ухудшение качества кредитного портфеля и своевременно переводить активы на более высокие стадии обесценения, что требует внедрения продвинутых математических моделей.

Кроме того, Положение № 754-П (2021 г.) устанавливает порядок расчета величины кредитного риска по производным финансовым инструментам (КРС по ПФИ) для банков с универсальной лицензией, что отражает необходимость соблюдения подходов, заложенных в «Базель III», даже в условиях внешней изоляции.

Инновационные методы оценки и минимизации кредитных рисков

От традиционного скоринга к моделям на базе ИИ и ML

Кредитный риск, определяемый как вероятность неисполнения заемщиком своих обязательств, остается центральным вызовом в банковской деятельности. Традиционные модели скоринга, использовавшиеся до 2020 года, полагались на ограниченный набор структурированных данных (доход, кредитная история, стаж работы).

Сегодня эти модели полностью вытесняются интеллектуальными алгоритмами на базе Искусственного интеллекта (ИИ) и Машинного обучения (ML). Главное преимущество ИИ-моделей — способность анализировать миллионы переменных одновременно, выявляя нелинейные зависимости, невидимые для классических статистических методов.

По данным Ассоциации ФинТех, в 2023 году 95% российских финансовых компаний уже использовали ИИ в своей работе. К 2025 году более 50% банков активно внедряли решения на основе ИИ, что свидетельствует о его переходе из категории конкурентного преимущества в категорию базовой необходимости.

Ключевые источники данных для ИИ-скоринга:

Тип данных	Описание	Значимость
Транзакционная активность	Анализ истории движения средств по счетам, регулярности поступлений, расходов, а также паттернов покупок.	Высокая прогностическая сила в отношении платежеспособности и финансовой дисциплины.
Альтернативные данные	Телеком-скоринг (анализ поведения абонентов, модели использования связи), активность в социальных сетях, геоданные.	Позволяет оценить кредитоспособность заемщиков, не имеющих длительной кредитной истории (thin file).
Финансовая отчетность ФНС	Автоматизированный анализ и сопоставление данных из государственных реестров.	Критически важен для оценки кредитоспособности малого и среднего бизнеса.

Использование ИИ позволяет банкам не только более точно прогнозировать вероятность дефолта (Probability of Default, PD), но и оптимизировать другие параметры риска, такие как потери при дефолте (Loss Given Default, LGD) и ожидаемые потери (Expected Loss, EL).

Это и есть практическая выгода: повышение точности оценки PD позволяет банку удерживать достаточность капитала на более эффективном уровне.

Практика применения ИИ в ведущих российских банках

Российские коммерческие банки демонстрируют один из самых высоких в мире уровней автоматизации кредитных решений, благодаря массивному внедрению ИИ.

Например:

• Сбербанк проводит более 80% выдач кредитов малому и микробизнесу с помощью ИИ-алгоритмов.
• Т-Банк (Tinkoff) принимает более 90% решений по кредитам для бизнеса полностью без участия человека.

Такая степень автоматизации обеспечивает не только высокую скорость (решение может быть принято за считанные минуты), но и значительно снижает операционные расходы и риск человеческой ошибки. Крупные игроки, такие как Альфа-Банк, переходят к созданию единых нейросетевых моделей скоринга. Эти модели способны обрабатывать не просто статические данные, а целые последовательности действий и транзакций (временные ряды), учитывая их взаимное влияние. Нейросети лучше справляются с выявлением сложных, нелинейных зависимостей и быстрее адаптируются к изменению макроэкономических условий (например, к резкому росту ключевой ставки).

Внедрение ИИ-решений также критически важно для соблюдения регуляторных требований. Положения ЦБ РФ, основанные на IFRS 9, требуют от банков постоянного мониторинга и прогнозирования кредитного риска. Только интеллектуальные системы способны обеспечить необходимую частоту и глубину анализа для своевременного перевода кредита на следующую стадию обесценения, как того требует регулятор.

Структурный анализ кредитного портфеля и системные тенденции (2023–2025 гг.)

Динамика и структура кредитного портфеля банковского сектора

Период 2023–2025 годов характеризовался асимметричной динамикой в структуре кредитного портфеля банковского сектора РФ. В то время как розничное кредитование замедлялось под давлением высоких ставок, корпоративный сегмент демонстрировал ускоренный рост.

Динамика кредитного портфеля банковского сектора РФ (2024 год):

Сегмент	Прирост за 2024 г.	Основные Факторы Роста/Замедления
Корпоративное кредитование	+17,9%	Финансирование инвестиционных проектов; замещение внешнего фондирования; кредитование застройщиков (эскроу-счета); высокий спрос на оборотное финансирование из-за инфляции.
Розничное кредитование	+11,2% (необеспеченное)	Жесткое регулирование ЦБ (макропруденциальные лимиты); высокие процентные ставки; замедление спроса.
Ипотечное жилищное кредитование (ИЖК)	+13,4%	Поддержка льготными программами в первой половине периода; замедление во второй половине 2024 г. из-за ужесточения ДКП и изменения условий господдержки.

Ускоренный рост корпоративного портфеля (17,9%) был обусловлен не только потребностью бизнеса в капитале, но и структурными изменениями: крупные компании, лишившись доступа к европейским и американским рынкам капитала, перешли к внутреннему рефинансированию. Этот тренд имеет двойственный характер: он поддерживает ликвидность банковского сектора, но одновременно усиливает его зависимость от крупнейших заемщиков. Замедление розничного кредитования, однако, является прямым следствием высоких ставок, которые сделали потребительские займы неподъемными для значительной части населения.

Концентрация рынка и развитие ESG-кредитования

Одним из наиболее значимых структурных сдвигов в 2023–2025 годах стала рекордная концентрация банковского сектора.

По итогам первого полугодия 2025 года доля топ-10 крупнейших российских банков в активах впервые превысила 80%, достигнув 80,9%.

Такая концентрация является следствием нескольких факторов: высокие ставки ограничивают возможности органического роста для малых и средних банков, что приводит к их поглощению крупнейшими игроками (M&A-сделки).

Крупные банки обладают лучшей возможностью привлекать ликвидность от государства и обладают более устойчивой капитальной базой для работы с крупными корпоративными заемщиками.

Концентрация активов влечет за собой и концентрацию кредитных рисков. Норматив максимального размера крупных кредитных рисков (Н7) в топ-10 банках вырос до 316% к середине 2025 года, что указывает на высокую зависимость системы от финансового здоровья ограниченного числа крупнейших заемщиков. Это системный риск, требующий внимания регулятора.

Наряду с концентрацией, стратегическим трендом стало развитие ESG-кредитования (Environmental, Social, Governance).

ESG-кредиты — это целевые кредиты, предоставляемые на льготных условиях компаниям, которые берут на себя обязательства по достижению определенных показателей устойчивого развития (например, снижение выбросов, повышение энергоэффективности).

Объем портфеля ESG-кредитов в России вырос вдвое за год (июль 2023 — июль 2024), достигнув 5,5 трлн рублей. По предварительным оценкам, на начало 2025 года этот портфель составил около 7 трлн рублей, что соответствует почти 8% от суммарного корпоративного портфеля.

Рост ESG-финансирования демонстрирует переход банков к стратегическому управлению, где экологические и социальные факторы становятся частью кредитного анализа и оценки долгосрочной устойчивости заемщика. Что же в итоге дает банку развитие ESG, если не прямую прибыль?

Пути повышения эффективности и перспективы развития кредитной деятельности

Внедрение цифровой инфраструктуры и платформенных решений

Повышение эффективности кредитной деятельности современного банка неразрывно связано с дальнейшим развитием цифровой инфраструктуры, создаваемой Банком России.

1. Единая биометрическая система (ЕБС) и Цифровой профиль:
ЕБС, число зарегистрированных пользователей которой достигло 7 миллионов (август 2025 г.), обеспечивает возможность удаленной идентификации и заключения кредитных договоров без физического присутствия клиента. Это снижает операционные расходы и ускоряет процесс выдачи. Параллельно развивается Цифровой профиль юридического лица, который автоматизирует процесс проверки данных корпоративных заемщиков, повышая скорость и точность принятия решений.

2. Open API (Открытые программные интерфейсы):
Open API представляют собой стандартизированные интерфейсы, позволяющие сторонним разработчикам и финтех-компаниям интегрироваться с банковскими системами для обмена данными и создания новых продуктов. Это лежит в основе концепций Open Banking и Embedded Finance.

В России внедрение Open API переходит в обязательную фазу: в 2024 году проводились пилотные проекты по корпоративному мультибанкингу (когда клиент может управлять счетами в разных банках через одну платформу), а обязательное использование Open API для крупнейших финансовых организаций ожидается с 2026 года. Это фундаментально изменит архитектуру кредитного процесса, сделав его более открытым, конкурентным и интегрированным.

Рекомендации по совершенствованию кредитной деятельности

Для сохранения финансовой устойчивости и повышения эффективности в условиях жесткой ДКП и системных рисков коммерческим банкам рекомендуется сфокусироваться на следующих стратегических направлениях:

1. Максимизация использования ИИ/ML для управления рисками и снижения OPEX:

• ИИ для снижения операционных расходов (OPEX): Полная автоматизация рутинных процессов (сбора данных, формирования отчетов, принятия решений по микрокредитам).

  Это позволит перенаправить человеческие ресурсы на работу с крупными, сложными корпоративными заемщиками.

• Использование альтернативных данных: Разработка моделей, включающих поведенческий и телеком-скоринг, для более точной оценки клиентов, которые традиционно были "невидимы" для банковских систем, что позволит расширить кредитную базу с контролируемым уровнем риска.

2. Стратегическое развитие ESG-финансирования:

• Диверсификация портфеля: Учитывая рост ESG-портфеля до 7 трлн рублей, банку следует активно развивать линейку "зеленых" и социальных кредитов. Это не только соответствует глобальным трендам, но и позволяет работать с надежными корпоративными заемщиками, которые обязаны соответствовать высоким стандартам устойчивости.
• Интеграция ESG-рисков в скоринг: Включение нефинансовых рисков (климатических, социальных) в модель оценки кредитоспособности заемщиков для обеспечения долгосрочного качества активов.

3. Управление качеством капитала и активов:

• Соблюдение требований ЦБ РФ: В условиях поэтапного восстановления надбавок достаточности капитала, банку необходимо строго следовать графику ЦБ, уделяя особое внимание своевременному формированию резервов в соответствии с Положениями № 754-П и № 777-П (IFRS 9).
• Проактивное управление концентрацией: Регулярный анализ норматива Н7 и снижение зависимости от крупнейших заемщиков через диверсификацию портфеля и развитие кредитования МСБ, используя высокоавтоматизированные платформенные решения.

Заключение

Кредитная деятельность современного коммерческого банка в период 2023–2025 годов представляет собой сложный, многофакторный процесс, находящийся на стыке жесткого макроэкономического давления и стремительной технологической революции.

Основные выводы исследования:

1. Теоретическая база и принципы кредитования были трансформированы цифровизацией, где ключевым принципом стала персонализация, реализованная через анализ Big Data и FinTech-решения, такие как Embedded Finance и сервисы BNPL (объем рынка которых достиг 300 млрд рублей).
2. Макроэкономическая среда была беспрецедентно жесткой, что выразилось в цикле повышения ключевой ставки до 21,00%. Это привело к удорожанию фондирования и асимметричной динамике портфеля: ускоренный рост корпоративного кредитования (17,9%) на фоне замедления розницы (11,2%).
3. Регуляторная среда вынужденно реагировала на геополитические риски, вводя долгосрочные послабления (отсрочка резервов до 2032 г.), что требует от банков тщательного планирования качества капитала в перспективе до 2028 года и далее.
4. Управление рисками стало прерогативой ИИ и ML. Интеллектуальные алгоритмы, анализирующие альтернативные данные (транзакции, телеком-скоринг), обеспечивают высокую степень автоматизации кредитных решений (до 90% в ряде ведущих банков) и являются основным инструментом для выполнения требований IFRS 9.
5. Структурные тенденции указывают на системные риски: рекордная концентрация активов в Топ-10 банках (80,9%) и высокая концентрация кредитных рисков (Н7 = 316%).

   В противовес этому, стратегическим направлением развития является ESG-кредитование, объем которого достиг 7 трлн рублей, что подчеркивает сдвиг к устойчивому финансированию.

Таким образом, цель работы — обновить и углубить анализ кредитной деятельности — достигнута. Исследование подтверждает, что эффективная кредитная деятельность современного коммерческого банка невозможна без интеграции передовых цифровых технологий и гибкой адаптации к высокому уровню макроэкономической неопределенности и строгим требованиям регулятора.

Список использованной литературы

1. Положение Банка России от 12.01.2021 N 754-П «Об определении банками с универсальной лицензией величины кредитного риска по производным финансовым инструментам» [Электронный ресурс]. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
2. Положение Банка России от 26.10.2021 N 777-П (ред. от 10.09.2024) «О формах раскрытия информации и порядке ее опубликования кредитными организациями (головными кредитными организациями банковских групп)» [Электронный ресурс]. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
3. Положение Банка России от 18.09.2023 N 824-П «О порядке расчета банками величины кредитного риска…» // КонсультантПлюс. 2024.
4. Коробова, Г. Г. Банковское дело: учебное пособие. Москва : Экономистъ, 2006.
5. Фрост, С. Настольная книга банковского аналитика. Деньги, риск и профессиональные приемы. Москва : Баланс Бизнес Букс, 2006.
6. Белоглазова, Г. Н., Кроливецкая, Л. П. Банковское дело: учебник для вузов. Москва : Финансы и статистика, 2007.
7. Жуков, Е. Ф. Банковский менеджмент. Москва : Юнити, 2007.
8. Жуков, Е. Ф., Зеленкова, Н. М., Литвиненко, Л. Т. Деньги. Кредит. Банки. Москва : Юнити-Дана, 2007.
9. Кабушкин, С. Н. Управление банковским кредитным риском: учебное пособие. 4-е изд., стер. Минск: Новое знание, 2007.
10. Щербакова, Г. Н. Анализ и оценка банковской деятельности (на основе отчетности, составляемой по российским и международным стандартам).

    Москва: Вершина, 2007.

11. Балабанов, А. И. Банки и банковское дело: учебник для вузов. СПб.: Питер, 2008.
12. Лаврушин, О. И. Банковское дело: современная система кредитования: учебное пособие. Москва : Кнорус, 2008.
13. Ольхова, Р. Г. Бан��овское дело: управление в современном банке: учебное пособие. Москва : КНОРУС, 2008.
14. Сазыкин, Б. В. Управление операционным риском в коммерческом банке. Москва : Вершина, 2008.
15. Жуков, Е. Ф., Эриашвили, Н. Д. Банковское дело: учебник. Москва : Юнити, 2009.
16. Лаврушин, О. И., Валенцева, Н. И. Банковские риски: учебное пособие. 2-е изд., стер. Москва : КНОРУС, 2009.
17. Лаврушин, О. И. Банковский менеджмент: учебное пособие. Москва : Кнорус, 2009.
18. Лаврушин, О. И., Мамонова, И. Д., Валенцева, Н. И. и др. Банковское дело: учебник / под. ред. О.И. Лаврушина. Москва : КНОРУС, 2009.
19. Единая нейросетевая модель кредитного скоринга // Habr. 2023. URL: [Habr] (дата обращения: 08.10.2025).
20. Андрюшин, С. А., Свиридов, А. П. БАНК РОССИИ В 2022 ГОДУ: ОСНОВНЫЕ ЦЕЛИ И РЕЗУЛЬТАТЫ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ… // Cyberleninka. URL: [cyberleninka.ru] (дата обращения: 08.10.2025).
21. Дементьев, Н. П. Структурные трансформации в банковском секторе России на фоне геополитических перемен // Cyberleninka. 2024.
22. Исаева, Е. А. БАНКОВСКОЕ КРЕДИТОВАНИЕ: ТРЕНДЫ И НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ // Cyberleninka. 2024.
23. Касьяненко, Д. Кредитный скоринг на базе ИИ: как нейросети помогают оценить кредитоспособность клиентов // iq-media.ru. 2024. URL: [iq-media.ru] (дата обращения: 08.10.2025).
24. Как ИИ-кредитный скоринг формирует будущее оценки кредитного риска // riotboard.org. 2024. URL: [riotboard.org] (дата обращения: 08.10.2025).
25. Как кредиты ускоряют цифровизацию бизнеса // Newslab. 2024. URL: [Newslab] (дата обращения: 08.10.2025).
26. Кредитные финтех-революции в сфере кредитования: как финтех-стартапы меняют индустрию // FasterCapital. 2024. URL: [FasterCapital] (дата обращения: 08.10.2025).
27. Машинное обучение в оценке кредитных рисков: как ML меняет правила игры? // Habr. 2024. URL: [Habr] (дата обращения: 08.10.2025).
28. Новая эра в кредитном скоринге: как ИИ помогает оценивать заемщиков? Спросили экспертов и рассказали про опыт JetLend // jetlend.ru. 2024. URL: [jetlend.ru] (дата обращения: 08.10.2025).
29. Новые тренды в кредитовании: цифровизация и персонализация / Liliia Iunusova // vc.ru. 2024.
30. Перспективные направления развития банковского регулирования и надзора: текущий статус и новые задачи // cbr.ru. 2024.
31. Роль финтех-инновации в сфере банковских услуг // snauka.ru. 2024.
32. Финтех-тренды: инновации в сфере кредитования и финансовых услуг // Третий Рим. 2024. URL: [Третий Рим] (дата обращения: 08.10.2025).
33. Цифровизация в частном кредитовании: Как цифровые технологии изменяют процессы частного кредитования // ИнБалт. 2024.
34. Цифровые технологии и устойчивое развитие: роль кредитов для бизнеса / Антон Егоров // vernyfamily.ru. 2024.
35. Что такое кредит в банке — виды, формы, функции и риски // atb.su. 2024. URL: [atb.su] (дата обращения: 08.10.2025).
36. ЭФФЕКТИВНОСТЬ ДЕНЕЖНО-КРЕДИТНОЙ ПОЛИТИКИ БАНКА РОССИИ. ОСНОВНЫЕ ТРЕНДЫ И ПРОГНОЗНЫЕ СЦЕНАРИИ НА ПЕРИОД 2023-2025 ГГ // Cyberleninka.
37. Обеспеченные кредиты Банка России // cbr.ru. URL: [cbr.ru] (дата обращения: 08.10.2025).
38. Глава 4. Виды кредитов, предоставляемых Банком России // consultant.ru. URL: [consultant.ru] (дата обращения: 08.10.2025).
39. Итоги банковского сектора за 1-е полугодие 2024 года: обреченные на концентрацию // Эксперт РА. 2024.
40. Что такое финтех: ответы на главные вопросы // fintechru.org. 2024. URL: [fintechru.org] (дата обращения: 08.10.2025).
41. БАНКОВСКИЙ СЕКТОР (Обзор) // cbr.ru. 2025. URL: [cbr.ru] (дата обращения: 08.10.2025).
42. Будет ли ключевая ставка ниже 10% до конца 2025 года: версии экспертов и искусственного интеллекта // Банки.ру. 2025. URL: [Банки.ру] (дата обращения: 08.10.2025).
43. В Сколково назвали самые инновационные банки России 2024 года // sk.ru. 2025. URL: [sk.ru] (дата обращения: 08.10.2025).
44. Где сейчас деньги? FinTech нового поколения // bcs-express.ru. 2025. URL: [bcs-express.ru] (дата обращения: 08.10.2025).
45. Доля топ-10 банков впервые превысила 80% в активах — «Эксперт РА» // Frank Media. 2025. URL: [Frank Media] (дата обращения: 08.10.2025).
46. Итоги работы Банка России 2024: коротко о главном // cbr.ru. 2025. URL: [cbr.ru] (дата обращения: 08.10.2025).
47. Записки инвестора. Ключевые тренды и события на рынке // bcs-express.ru. 2025. URL: [bcs-express.ru] (дата обращения: 08.10.2025).
48. Ключевая ставка в 2025 году: прогноз, график заседаний и влияние на экономику / Ольга Манакова // akm.ru. 2025.
49. Сбер признан самым инновационным банком России по версии Финтех Хаба Сколково в 2024 году // Рефинанс. 2025. URL: [Рефинанс] (дата обращения: 08.10.2025).
50. Что будет с ключевой ставкой в 2025 году // Журнал Домклик. 2025. URL: [Журнал Домклик] (дата обращения: 08.10.2025).