Управление Кредитным Риском в Российской Банковской Системе: От Регулятивных Основ Базеля III до Цифровой Практики и ПВР (Курсовая работа)

метки: Кредитный, Управление, Потеря, Актив, Метод, Позволять, Требовать, Дефолт

Введение

Кредитный риск, по своей сути, является фундаментальным риском, присущим банковской деятельности, поскольку он напрямую связан с основной функцией кредитной организации — трансформацией временно свободных денежных средств. В условиях современной российской экономики, характеризующейся высокой волатильностью макроэкономических показателей, санкционным давлением и ускоренной цифровизацией, эффективное управление кредитным риском становится не просто требованием регулятора, а критически важным фактором финансовой устойчивости и конкурентоспособности банковского сектора.

Актуальность темы обусловлена несколькими ключевыми факторами. Во-первых, продолжающаяся реализация международных стандартов Базеля III (и переход к Базелю IV) в российской практике требует от банков постоянного совершенствования методологий оценки капитала и резервирования. Во-вторых, макроэкономические сдвиги, такие как рост ключевой ставки и трансформация спроса и предложения на кредитном рынке, кардинально меняют профиль риска заемщиков, особенно в корпоративном и сегменте малого бизнеса. В-третьих, прорывное внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МЛ) в скоринг и принятие решений требует глубокого анализа как возможностей, так и новых методологических и регулятивных рисков.

Объектом исследования выступает система управления кредитным риском в финансово-банковской системе Российской Федерации.

Предметом исследования являются теоретические основы, количественные и качественные методы оценки, а также регулятивные и внутренние инструменты управления кредитным риском в коммерческих банках.

Цель работы — проведение комплексного теоретико-практического исследования, направленного на анализ сущности кредитного риска, систематизацию современных методов его оценки и выработку рекомендаций по совершенствованию системы управления риском в соответствии с актуальными регулятивными требованиями ЦБ РФ.

Для достижения поставленной цели были определены следующие задачи:

1. Определить сущность и провести классификацию кредитного риска, проанализировать влияние ключевых макроэкономических факторов на его трансформацию.
2. Изучить и систематизировать регулятивные инструменты ЦБ РФ, включая актуальный порядок формирования РВПС (Положение № 590-П) и стандарты достаточности капитала Базеля III.
3. Проанализировать современные количественные и качественные методы оценки кредитного риска, включая скоринг, VaR и теоретические модели.
4. Рассмотреть основные инструменты внутреннего управления и минимизации риска в коммерческом банке (лимитирование, диверсификация, обеспечение).
5. Оценить проблемы и перспективы развития риск-менеджмента в России в контексте цифровизации и стратегического перехода на ПВР-подход.

Структура работы включает введение, три главы, заключение и список использованных источников. Работа опирается на актуальные нормативно-правовые акты ЦБ РФ (включая Положение № 590-П, 646-П), научные публикации, а также статистические данные Банка России и отраслевую аналитику за 2024–2025 годы.

Комплексная стратегия управления финансовыми инструментами предприятий ...

... оценки экономической эффективности эмиссии корпоративных ценных бумаг (WACC/CAPM) для непубличных предприятий АПК. Сформировать критерии и структуру оптимального портфеля финансовых инструментов для управления ликвидностью. Объектом исследования выступает система управления ... -экономический анализ макроконтекста, оценку рынка финансовых инструментов, идентификацию рисков и разработку прикладной ...

Глава 1. Теоретические Основы и Макроэкономическая Трансформация Кредитного Риска

1.1. Сущность, Состав и Классификация Кредитного Риска

В основе банковского дела лежит принцип принятия риска ради получения прибыли. Из всех видов рисков, с которыми сталкивается финансовая организация, кредитный риск является наиболее значимым.

Кредитный риск — это риск возникновения у банка убытков (потерь) вследствие неисполнения, несвоевременного либо неполного исполнения заемщиком (или контрагентом) финансовых обязательств перед кредитной организацией в соответствии с условиями договора [3]. Иными словами, это вероятность того, что контрагент не сможет или не захочет погасить свою задолженность, что приведет к уменьшению стоимости активов банка.

В академической и регулятивной практике кредитный риск принято классифицировать по нескольким основаниям, что позволяет построить комплексную систему управления. Именно поэтому в любом эффективном риск-менеджменте классификация должна быть максимально детализирована, поскольку от нее зависит выбор инструмента для минимизации потерь.

Таблица 1.1. Основные виды классификации кредитного риска

Критерий классификации	Вид риска	Определение и характеристика
По источнику возникновения	Внешние риски	Связаны с макроэкономической средой, не зависят от банка или заемщика (инфляционные, валютные, отраслевые, институциональные).
	Внутренние риски	Связаны с деятельностью заемщика (снижение платежеспособности) или кредитора (ошибки в кредитной политике, операционные сбои).
По степени охвата	Риск отдельной ссуды	Риск, присущий конкретному кредитному договору, оценивается на стадии выдачи и мониторинга.
	Портфельный риск	Риск, присущий совокупности кредитов, зависящий от корреляции и диверсификации портфеля.
По специфике	Риск концентрации	Опасность, возникающая при чрезмерном объеме кредитов, выданных одному заемщику, группе связанных заемщиков или сконцентрированных в одной отрасли/регионе. Регулируется нормативом Н6 ЦБ РФ.
	Остаточный риск	Риск, который остается после применения методов минимизации (например, риск обесценения залога).

Регулятивная терминология ЦБ РФ тесно связана с международными стандартами Базеля III. В частности, в России под кредитным риском понимается не только риск прямого дефолта, но и риск снижения кредитного качества актива, что требует формирования резерва на возможные потери по ссудам (РВПС) даже при отсутствии фактической просрочки, основываясь на ухудшении финансового положения заемщика.

1.2. Анализ Влияния Макроэкономических Факторов на Профиль Кредитного Риска

Кредитный риск никогда не существует в вакууме; его уровень и динамика тесно коррелируют с макроэкономическими циклами и политическими решениями. Трансформация кредитного риска в российской банковской системе в 2024–2025 годах наглядно демонстрирует эту взаимосвязь.

К ключевым макроэкономическим факторам, оказывающим наиболее сильное влияние на качество кредитного портфеля, относятся:

• Ключевая ставка Банка России: Высокая ставка ведет к удорожанию кредита, снижает спрос на него и увеличивает кредитную нагрузку на существующих заемщиков, особенно в сегментах с плавающей ставкой, повышая вероятность дефолта.
• Темп роста ВВП и уровень безработицы: Рост ВВП и снижение безработицы улучшают финансовое положение предприятий и населения, укрепляя их платежеспособность.
• Инфляция и среднедушевые доходы населения: Высокая инфляция без адекватного роста доходов снижает реальную покупательную способность и платежеспособность домохозяйств, увеличивая риски в розничном сегменте.

Трансформация рисков в корпоративном сегменте (2024–2025 гг.).
Согласно данным Банка России, макроэкономическая нестабильность привела к ощутимым сдвигам в структуре корпоративного кредитного риска. Доля кредитов средним и крупным компаниям, отнесенных банками к «зеленой» зоне (без проблем), снизилась с 78% (на 01.10.2024) до 75% (на 01.04.2025).

Этот спад указывает на общее ухудшение кредитного качества, при этом банки вынуждены увеличивать резервирование, что прямо влияет на их финансовый результат.

Особое внимание следует уделить двум тенденциям:

1. Концентрация проблем в МСП. Рост проблем с обслуживанием задолженности в основном характерен для малых и микропредприятий, которые более чувствительны к изменениям спроса, логистическим проблемам и росту ставок.
2. Рост кредитов с плавающей ставкой. В корпоративном портфеле выросла доля кредитов с плавающими ставками, достигнув 65% по состоянию на 01.04.2025 (рост на 20 п.п. с начала 2023 года).

   Это перекладывает процентный риск с банка на заемщика. При высоких значениях ключевой ставки такой рост резко увеличивает долговую нагрузку компаний, трансформируя процентный риск в кредитный. Именно по этой причине банки вынуждены более тщательно мониторить финансовое состояние этих заемщиков.

1.3. Новые Факторы Риска в Контексте Устойчивого Развития (ESG-факторы)

В последние годы международные и российские финансовые институты все активнее интегрируют в свою практику факторы устойчивого развития, известные как ESG (Environmental, Social, Governance — экологические, социальные и управленческие).

Эти факторы перестали быть исключительно вопросом корпоративной социальной ответственности и превратились в полноценный элемент оценки кредитного риска.

ESG-риск — это потенциальный кредитный риск, возникающий из-за подверженности заемщика экологическим катастрофам, социальным конфликтам, или неэффективному корпоративному управлению. Например, компания, не соответствующая экологическим стандартам, может столкнуться со штрафами, отзывом лицензий или репутационными потерями, что напрямую ухудшит ее способность обслуживать долг. Однако, какой важный нюанс здесь упускается? Упускается то, что интеграция ESG-факторов — это не только оценка штрафов и потерь, но и возможность получения доступа к «зеленому» финансированию, что для заемщика становится конкурентным преимуществом, а для банка — дополнительным источником ликвидности.

Банк России активно стимулирует учет этих факторов. Информационное письмо от 30.06.2023 № ИН-02-05/46 содержит рекомендации для кредитных организаций по разработке методологии и присвоению ESG-рейтингов (рейтингов устойчивого развития) заемщикам. Это означает, что в скором времени наличие низкого ESG-рейтинга может стать основанием для повышения коэффициента риска по ссуде или, как минимум, для повышения процентной ставки.

Таким образом, оценка кредитного риска в современном банке требует не только анализа традиционных финансовых показателей, но и интеграции макроэкономического контекста, а также оценки нефинансовых рисков, связанных с устойчивым развитием.

Глава 2. Регулятивные Инструменты ЦБ РФ и Современные Модели Оценки Кредитного Риска

Управление кредитным риском в России строго регламентировано. Центральный Банк РФ, являясь мегарегулятором, использует два основных инструмента внешнего воздействия: нормативы достаточности капитала (Базель III) и правила формирования резервов на возможные потери.

2.1. Внешнее Регулирование: Порядок Формирования Резервов на Возможные Потери по Ссудам (РВПС)

Система резервирования служит буфером, который позволяет банкам покрывать ожидаемые потери по кредитам без ущерба для своего капитала.

Ключевым нормативным актом, регулирующим порядок формирования Резервов на возможные потери по ссудам (РВПС), является Положение Банка России от 28.06.2017 № 590-П (в актуальной редакции от 15.03.2023).

Необходимо отметить, что данный документ заменил ранее действовавшее, но утратившее силу Положение № 254-П.

Положение № 590-П требует от кредитной организации классифицировать каждую ссуду или эквивалентное ей требование в одну из пяти категорий качества. Классификация основывается на двух ключевых критериях: финансовое положение заемщика и качество обслуживания им долга.

Таблица 2.1. Категории качества ссуд и нормы отчислений в РВПС (Положение № 590-П)

Категория качества	Описание кредитного риска	Норма отчисления в резерв (%)
I. Стандартные	Минимальный кредитный риск. Финансовое положение устойчиво.	0
II. Нестандартные	Умеренный кредитный риск. Финансовое положение хорошее, но есть факторы риска (например, ухудшение отрасли).	1–20
III. Сомнительные	Значительный кредитный риск. Финансовое положение неустойчиво, обслуживание долга нерегулярно.	21–50
IV. Проблемные	Высокий кредитный риск. Вероятность невозврата высока, необходимо вмешательство для возврата средств.	51–100
V. Безнадежные	Потери 100%. Обязательства не могут быть выполнены, взыскание невозможно.	100

Формирование адекватного резерва является важным инструментом prudential-регулирования (пруденциального надзора), направленного на обеспечение финансовой устойчивости банка и защиту интересов его вкладчиков и кредиторов.

2.2. Стандарты Достаточности Капитала («Базель III») и Их Применение в РФ

Система достаточности капитала является вторым столпом внешнего регулирования. Базель III, внедряемый в России через Положение Банка России от 04.07.2018 № 646-П и Инструкцию ЦБ РФ № 199-И, направлен на повышение способности банков абсорбировать убытки и укрепление надежности банковского сектора в целом.

Ключевые нормативы достаточности капитала (Н1.x) включают:

• Н1.1 (Норматив достаточности базового капитала): Минимальное требование 4,5%.
• Н1.2 (Норматив достаточности основного капитала): Минимальное требование 6,0%.
• Н1.0 (Норматив достаточности совокупного капитала): Минимальное требование 8,0%.

Над этими минимальными значениями устанавливаются дополнительные буферы (консервационный и антициклический), что фактически повышает требуемый уровень капитала. Сектор демонстрирует высокую устойчивость. По состоянию на конец 2024 года, среднее значение норматива достаточности совокупного капитала (Н1.0) по сектору составило 12,5% (что существенно выше минимального требования в 8,0%), а норматива основного капитала (Н1.2) — 10,3%.

Эта устойчивость подкрепляется и финансовыми результатами: общий финансовый результат (чистая прибыль) российского банковского сектора за 2024 год составил рекордные 3,8 трлн рублей (против 3,3 трлн рублей в 2023 году), что позволяет банкам наращивать капитал и резервы для покрытия потенциальных потерь. Что же из этого следует? Из этого следует, что российские банки обладают достаточным запасом прочности для абсорбирования даже непредвиденных макроэкономических шоков.

Расчет активов, взвешенных по риску (RWA)

Главная сложность в расчете достаточности капитала заключается в определении знаменателя — Активов, взвешенных по риску (RWA). RWA представляет собой сумму активов банка, скорректированных на коэффициент риска, что позволяет учесть потенциальные потери.

В упрощенном виде формула расчета норматива достаточности капитала Н1.0 выглядит так:

Н1.0 = ( Капитал / Активы, взвешенные по риску (RWA) ) * 100%

Расчет RWA (согласно Положению № 646-П) включает сумму кредитного, операционного и рыночного рисков:

RWA = Σ [Kрᵢ · (Aᵢ - Pₖᵢ)] + КРВ + КРС + КОР + РР

Где:

• Kрᵢ — коэффициент риска i-го актива (определяется регулятором, зависит от категории контрагента);
• Aᵢ — балансовая стоимость i-го актива;
• Pₖᵢ — величина резерва, сформированного под i-й актив;
• КРВ и КРС — кредитный риск по условным обязательствам и срочным сделкам;
• КОР — операционный риск;
• РР — рыночный риск.

2.3. Количественные и Качественные Методы Оценки Кредитного Риска

Для управления кредитным портфелем банки используют широкий спектр методов, которые делятся на качественные (экспертные) и количественные (моделирование).

Качественные методы
К ним относится метод экспертных оценок, который незаменим при работе с крупными корпоративными заемщиками или при финансировании сложных проектов. Экспертная оценка может быть индивидуальной или коллективной (кредитный комитет) и включает анализ деловой репутации заемщика, качества менеджмента, рыночной позиции и других нефинансовых факторов.

Количественные методы
Эти методы направлены на численное измерение риска, прежде всего через оценку вероятности дефолта (PD) и ожидаемых потерь (EL).

1. Скоринговые модели. Являются ключевым инструментом в розничном кредитовании. Скоринг (на основе логистической регрессии или, чаще, машинного обучения) присваивает заемщику балл, отражающий его кредитоспособность. Высокий балл означает низкую PD.
2. Модели VaR (Value at Risk). Позволяют количественно оценить портфельный риск, определяя максимальные потенциальные потери стоимости активов за заданный период (например, 1 год) с определенным уровнем вероятности (например, 99%).
3. Теоретические и Коммерческие Модели.
   • Модель Мертона (Merton Model). Основана на теории опционного ценообразования. Предполагается, что дефолт наступает, когда рыночная стоимость активов компании падает ниже величины ее долговых обязательств. Это структурная модель, которая связывает кредитный риск с риском рынка.
   • CreditMetrics™ (J.P. Morgan). Это модель, основанная на концепции кредитной миграции. Она использует матрицу переходов (Credit Migration Matrix), которая показывает вероятность изменения кредитного рейтинга заемщика в течение года. Модель позволяет оценить VaR портфеля, учитывая, что снижение рейтинга (даже без дефолта) приводит к снижению рыночной стоимости актива.
   • KMV (Kealhofer, McQuown, Vasicek). Развитие подхода Мертона. Модель оценивает ожидаемую частоту дефолта (EDF) на основе рыночной стоимости и волатильности активов компании. KMV, в отличие от рейтинговых агентств, рассчитывает динамическую, непрерывно изменяющуюся вероятность дефолта.

Глава 3. Внутреннее Управление, Минимизация Рисков и Стратегические Перспективы

3.1. Инструменты Внутреннего Управления и Минимизации Кредитного Риска

Управление кредитным риском на уровне коммерческого банка — это комплексный, многоступенчатый процесс, охватывающий все этапы кредитного цикла, от выдачи до погашения.

1. Лимитирование (Credit Limits)
Это ключевой инструмент внутреннего контроля, представляющий собой установление предельных сумм кредитования. Лимиты могут быть установлены по:

• Отдельному заемщику или группе связанных заемщиков (что дополняет регулятивный норматив Н6).
• Отрасли экономики (для снижения отраслевого риска концентрации).
• Региону или виду продукта (например, лимит на выдачу необеспеченных потребительских кредитов).

2. Диверсификация
Принцип диверсификации требует распределения кредитных вложений между разнообразными, слабо коррелирующими друг с другом объектами. Эффективная диверсификация позволяет снизить несистематический (специфический) риск портфеля. Достигается это путем кредитования клиентов из разных секторов (промышленность, сельское хозяйство, услуги), регионов и валют.

3. Обеспечение обязательств и мониторинг залога
Обеспечение (залог, поручительство, банковская гарантия) является наиболее распространенным способом минимизации риска на уровне отдельной ссуды. Залог позволяет банку компенсировать потери в случае дефолта заемщика.

Однако залог сам по себе не устраняет риск, а лишь снижает уровень потерь при дефолте (LGD).

Крайне важен постоянный контроль за состоянием и рыночной стоимостью залога. Порядок проведения Банком России экспертизы предмета залога, принятого кредитной организацией в качестве обеспечения по ссуде, регулируется Положением Банка России от 26.12.2016 № 570-П. Регулятор требует от банков регулярной переоценки залога, проверки его фактического наличия и юридического статуса.

4. Хеджирование и структурирование ссуды
Хеджирование с использованием кредитных деривативов (например, кредитных дефолтных свопов, CDS) применяется для передачи кредитного риска третьей стороне. Структурирование ссуды включает внесение защитных оговорок (ковенант), которые позволяют банку требовать досрочного погашения или дополнительного обеспечения при ухудшении финансовых показателей заемщика.

3.2. Стратегический Переход на Подход на Основе Внутренних Рейтингов (ПВР/IRB)

Наиболее значимым стратегическим трендом в российском риск-менеджменте является переход на Подход на основе внутренних рейтингов (ПВР), или IRB (Internal Ratings-Based) подход, согласно рекомендациям Базеля III.

Суть ПВР заключается в том, что вместо использования стандартизированных коэффициентов риска, установленных регулятором (как в стандартном подходе), банк использует собственные математические модели для расчета трех ключевых параметров риска:

1. PD (Probability of Default) — Вероятность дефолта.
2. LGD (Loss Given Default) — Уровень потерь при дефолте.
3. EAD (Exposure at Default) — Величина кредитного требования, подверженная риску дефолта.

Преимущества ПВР. Использование внутренних, более точных моделей позволяет банку более тонко калибровать свои риски, что в конечном счете приводит к экономии регулятивного капитала. Переход на ПВР может обеспечить максимальное снижение кредитного риска в расчетах достаточности капитала до 27,5% за три года.

Проблемы и перспективы внедрения в РФ. Несмотря на очевидные преимущества, регулятор признает, что разработка и внедрение системы внутренних рейтингов является «достаточно дорогостоящей и длительной процедурой». Банк должен обеспечить использование ПВР в отношении не менее 85% активов, взвешенных по риску, не позднее чем через 3 года после получения разрешения.

Ключевой регулятивный тренд: В 2024 году законодательно был закреплен обязательный переход всех системно значимых кредитных организаций (СЗКО, 13 банков) на ПВР-подход для оценки кредитного риска. Обязательный срок перехода установлен с 1 января 2030 года (Законопроект № 412057-8).

Это ставит перед крупнейшими банками задачу по глубокой перестройке их IT-ландшафта и методологической базы, а ЦБ РФ планирует начать поэтапную валидацию этих моделей уже с 2025 года.

3.3. Цифровизация Риск-Менеджмента: Возможности и Проблемы Искусственного Интеллекта (ИИ/МЛ)

Цифровизация радикально трансформирует оценку кредитного риска, предоставляя банкам инструменты ИИ и машинного обучения (МЛ) для повышения точности прогнозов.

Возможности ИИ/МЛ:
В российском банковском секторе ИИ наиболее зрело проник в розничный бизнес (до 78% в кредитных продуктах).

Крупные банки используют ИИ для принятия 80–90% решений по кредитам малому и микробизнесу. ИИ-модели способны обрабатывать неструктурированные данные (соцсети, транзакционная активность), выявляя скрытые закономерности, что значительно повышает точность моделей PD и LGD по сравнению с традиционной логистической регрессией. Неужели эти новые возможности не ставят под вопрос устаревшие методы оценки риска?

Проблемы и риски внедрения ИИ в РФ:
Несмотря на активное внедрение (более 50% российских банков используют ИИ), существует ряд критических проблем, которые становятся предметом изучения регулятора и академического сообщества:

1. Недостаток прозрачности (Explainability/Interpretability): Модели «черного ящика» (Black Box Models), особенно на базе глубокого обучения, часто не позволяют объяснить, почему заемщику был присвоен тот или иной рейтинг. Это создает проблемы с соблюдением требований регулятора и внутреннего контроля, требующих обоснования кредитных решений.
2. Предвзятость (Bias): Если обучающие данные содержат историческую дискриминацию (например, по региону или гендеру), модель будет ее воспроизводить, что может привести к несправедливому или неточному кредитному решению.
3. Качество и доступность данных: Эффективность ИИ напрямую зависит от качества данных. Внедрение ПВР и ИИ требует больших объемов исторических данных, охватывающих полный экономический цикл (для LGD — минимум 5 лет), что часто является узким местом для региональных банков.
4. Нехватка квалифицированных специалистов: Требуются высококвалифицированные специалисты (Data Scientists, риск-менеджеры), способные не только разрабатывать, но и валидировать сложные МЛ-модели.
5. Операционные риски: Потребность в разработке резервных планов на случай сбоя или деградации производительности моделей ИИ.

Заключение

Проведенное исследование подтвердило, что управление кредитным риском в российской банковской системе является динамичной и многоаспектной областью, требующей постоянной адаптации к меняющимся макроэкономическим условиям и регулятивным требованиям.

В целом, системный анализ показал, что российский банковский сектор активно движется по пути интеграции международных стандартов и передовых цифровых технологий, но сталкивается с необходимостью решения фундаментальных проблем прозрачности моделей и подготовки высококвалифицированных кадров.

Основные выводы по главам:

В Главе 1 была установлена сущность кредитного риска как риска возникновения убытков вследствие неисполнения обязательств. Анализ макроэкономической трансформации показал, что нестабильность привела к конкретным сдвигам: снижению доли «зеленых» кредитов в корпоративном сегменте до 75% и критическому росту доли кредитов с плавающими ставками (до 65%), что перекладывает процентный риск на заемщиков. Также была подчеркнута возрастающая роль нефинансовых рисков, в частности, ESG-факторов, учет которых стимулируется ЦБ РФ (Информационное письмо № ИН-02-05/46).

В Главе 2 была систематизирована регулятивная база. Установлено, что ключевым документом по формированию резервов является актуальное Положение ЦБ РФ № 590-П, которое устанавливает пять категорий качества ссуд и соответствующие нормы отчислений (напр., для сомнительных ссуд — 21–50%).

Анализ стандартов Базеля III показал высокую устойчивость сектора, где средний норматив совокупного капитала (Н1.0) на конец 2024 года составил 12,5%, при этом финансовый результат достиг рекордных 3,8 трлн рублей. Были также рассмотрены ключевые количественные модели оценки, включая скоринг, VaR, а также теоретические (Мертона) и коммерческие модели (CreditMetrics™, KMV), основанные на оценке вероятности дефолта (PD) и кредитной миграции.

В Главе 3 были проанализированы инструменты внутреннего управления (лимитирование, диверсификация).

Особое внимание уделено роли обеспечения обязательств и необходимости постоянного мониторинга залога согласно Положению № 570-П. Стратегический анализ выявил, что центральным направлением развития является ПВР-подход (IRB), который дает банкам возможность оптимизировать капитал. Ключевым выводом является законодательное закрепление обязательного перехода системно значимых банков на ПВР с 1 января 2030 года, что является главным требованием для всего сектора. Внедрение ИИ/МЛ, хотя и повышает точность скоринга, сталкивается с такими серьезными проблемами, как недостаток прозрачности алгоритмов, предвзятость моделей и нехватка квалифицированных кадров, что требует скорейшего вмешательства регулятора для установления стандартов валидации.

Практическая значимость работы заключается в том, что она базируется на актуальном регулятивном и статистическом материале (данные ЦБ РФ за 2024–2025 гг.), что позволяет использовать ее в качестве методической основы при разработке или актуализации внутренних положений по управлению кредитным риском в коммерческих банках.

Перспективы развития риск-менеджмента в России будут определяться двумя магистральными направлениями: завершением процесса перехода на ПВР-подход системно значимых кредитных организаций к 2030 году и активной работой регулятора и банков по разработке механизмов контроля и валидации сложных ИИ/МЛ-моделей для обеспечения их прозрачности и снижения операционных рисков.

Список использованной литературы

1. Положение Банка России от 4 июля 2018 г. N 646-П «О методике определения собственных средств (капитала) кредитных организаций («Базель III»)». URL: https://base.garant.ru/72036074/ (дата обращения: 08.10.2025).
2. Положение Банка России от 28.06.2017 N 590-П (ред. от 15.03.2023) «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности». URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_219460/ (дата обращения: 08.10.2025).
3. Инструкция ЦБ РФ от 29.11.2019 N 199-И. URL: https://www.kontur.ru/normativ/199-i (дата обращения: 08.10.2025).
4. Кредитный риск [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_107982/ (дата обращения: 08.10.2025).
5. Что такое «Кредитный риск» простыми словами — определение термина // Газпромбанк. URL: https://www.gazprombank.ru/financial_dictionary/kreditnyy-risk/ (дата обращения: 08.10.2025).
6. Кредитование юридических лиц и индивидуальных предпринимателей в августе 2025 года // Банк России. URL: https://www.cbr.ru/statistics/bank_sector/credits_ul_ip/ (дата обращения: 08.10.2025).
7. Трансформация системы управления рисками с использованием ИИ в финансовых организациях // Банк России. 2024. URL: https://cbr.ru/Content/Document/File/162818/2024-03-05T14-53-08.pdf (дата обращения: 08.10.2025).
8. AI и low-code существенно трансформируют банковский риск-менеджмент // Банковское обозрение. URL: https://bosfera.ru/bo/ai-i-low-code-sushchestvenno-transformiruyut-bankovskiy-risk-menedzhment (дата обращения: 08.10.2025).
9. Банк России разрешил при формировании резервов использовать подход на основе внутренних рейтингов // Пресс-служба Банка России. URL: https://www.cbr.ru/press/event/?id=9457 (дата обращения: 08.10.2025).
10. Искусственный интеллект: риски и проблемы внедрения в Российской Федерации // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-riski-i-problemy-vnedreniya-v-rossiyskoy-federatsii (дата обращения: 08.10.2025).
11. Методики количественной оценки рисков на основе VAR: сравнительный анализ // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodiki-kolichestvennoy-otsenki-riskov-na-osnove-var-sravnitelnyy-analiz (дата обращения: 08.10.2025).
12. методы управления кредитным риском // StudFiles. URL: https://studfile.net/preview/6710777/page:14/ (дата обращения: 08.10.2025).
13. Модели оценки кредитных рисков // Журнал «Управление риском». URL: https://risk-journal.com/sites/default/files/inline-files/Risk_Journal_1-2018_2.pdf (дата обращения: 08.10.2025).
14. Оценка достаточности капитала банка на основе рекомендаций Базеля III и методики Банка России // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-dostatochnosti-kapitala-banka-na-osnove-rekomendatsiy-bazelya-iii-i-metodiki-banka-rossii (дата обращения: 08.10.2025).
15. ПВР или внутренние рейтинги: как банку подготовить ИТ-ландшафт к новым требованиям ЦБ // IBS. URL: https://www.ibs.ru/expert-thoughts/pvr-ili-vnutrennie-reytingi-kak-banku-podgotovit-it-landshaft-k-novym-trebovaniyam-tsb/ (дата обращения: 08.10.2025).
16. Сущность кредитного риска и способы его минимизации // Ежемесячный научный журнал. URL: https://esrae.ru/18-2017/305-188 (дата обращения: 08.10.2025).
17. Управление финансовыми рисками и методы их нейтрализации на предприятии // Научный вестник КФУ. URL: https://cfuv.ru/docs/nauchniy-vestnik-kfu/nv-23-4/013_8.pdf (дата обращения: 08.10.2025).
18. Денисова, Т. В. Управление финансовыми рисками: учебное пособие / сост. Т. В. Денисова. Ульяновск: УлГТУ, 2021. URL: https://edu.ulstu.ru/media/uploads/2021/04/05/upravlenie-finansovymi-riskami-uchebnoe-posobie-denisova-t.v.pdf (дата обращения: 08.10.2025).