Комплексная оценка кредитоспособности в банковской практике: теория, методология и актуальные тенденции 2025 года

метки: Кредит, Кредитный, Оценка, Заемщик, Данные, Обращение, Kreditosposobnosti, Система

В 2023 году объем кредитования юридических лиц в России вырос на впечатляющие 20,4%, достигнув 75 трлн рублей. Этот показатель наглядно демонстрирует не только динамику развития отечественной экономики, но и колоссальную ответственность, которая ложится на плечи банковского сектора. В условиях столь масштабного движения капитала, способность банка точно и своевременно оценить кредитоспособность заемщика становится не просто задачей, а фундаментальным условием выживания и процветания. Эффективная оценка кредитоспособности — это краеугольный камень минимизации рисков, обеспечения финансовой стабильности и устойчивого роста как для отдельных кредитных организаций, так и для всей экономической системы.

Настоящая работа представляет собой углубленный анализ теоретических основ и практических методов оценки кредитоспособности физических и юридических лиц в российской банковской практике. Мы не просто перечислим существующие подходы, а погрузимся в детали, раскрывая их преимущества и недостатки, исследуя механизмы их функционирования и приводя конкретные примеры. Особое внимание будет уделено актуальным тенденциям 2025 года, включая стремительную цифровизацию, повсеместное внедрение искусственного интеллекта и больших данных, а также последние изменения в нормативно-правовом регулировании. Цель нашего исследования – предоставить исчерпывающий, стилистически разнообразный и полностью готовый материал, который послужит надежной базой для студентов, аспирантов и специалистов, стремящихся постичь тонкости кредитного анализа в современной России. Мы стремимся не только информировать, но и вдохновить на дальнейшие размышления о будущем банковской сферы, где технологии и этика переплетаются в сложный, но жизненно важный узор.

Экономическая сущность кредита и его роль в рыночной экономике

Кредит, как одно из древнейших явлений в экономических отношениях, на протяжении веков трансформировался, но его глубинная суть оставалась неизменной – это мост между теми, у кого есть временно свободные средства, и теми, кто в них остро нуждается. В современной рыночной экономике кредит выступает не только как инструмент финансирования, но и как мощный двигатель развития, обеспечивающий гибкость и динамизм экономических процессов, что в конечном итоге способствует общему благосостоянию. Как же этот процесс происходит?

Понятие и основные свойства кредита

В своей основе, кредит – это экономические отношения, которые возникают между кредитором и заемщиком по поводу возвратного движения стоимости. Эта стоимость может быть представлена как в товарной, так и в денежной форме, но всегда подчиняется трем фундаментальным принципам: срочности, возвратности и платности.

Современные формы банковских кредитов в практике российских коммерческих ...

... сущность, функции и принципы кредита в современной банковской практике. Представить комплексную классификацию банковских кредитов, учитывающую текущие особенности ... возвратности, платности и обеспеченности. Кредит можно рассматривать с двух фундаментальных позиций: как правовую категорию ... нарушение. С экономической же стороны, кредит представляет собой форму движения ссудного капитала. Этот капитал, ...

• Возвратность: Основной принцип, означающий, что предоставленные средства должны быть возвращены кредитору. Без этого свойства кредит теряет свою экономическую природу и превращается в безвозмездную помощь.
• Срочность: Обязательство вернуть средства в строго установленные сроки. Нарушение этого принципа влечет за собой штрафные санкции и ухудшение кредитной истории.
• Платность: За пользование чужими средствами заемщик уплачивает кредитору определенное вознаграждение – процент. Этот процент является ценой кредита и компенсирует кредитору риски и упущенную выгоду.

Предпосылки возникновения кредитных отношений прозаичны, но всеобъемлющи: в любой экономике существуют субъекты, у которых временно высвобождаются денежные средства (например, накопленная прибыль, сбережения), и другие субъекты, испытывающие временную потребность в этих средствах для расширения производства, инвестиций или удовлетворения личных нужд. Кредит и призван устранить этот дисбаланс, обеспечивая эффективное движение капитала.

Функции кредита в современной экономике

Кредит не просто перемещает деньги; он выполняет целый спектр важнейших функций, которые пронизывают все уровни экономической системы:

• Перераспределительная функция: Пожалуй, самая очевидная функция. Кредит аккумулирует временно свободные средства и перенаправляет их туда, где они наиболее необходимы – из одной отрасли в другую, от населения к предприятиям, от государства к бизнесу или наоборот. Это обеспечивает более эффективное использование капитала в масштабах всей экономики.
• Создание кредитных орудий обращения: Исторически кредит способствовал появлению таких инструментов, как векселя, чеки, а затем и электронные деньги. Он трансформирует денежный капитал в ссудный, увеличивая объем доступных для экономики финансовых ресурсов.
• Воспроизводственная функция: Предоставляя предприятиям средства для инвестиций в новое оборудование, технологии или расширение производства, кредит напрямую способствует обновлению и увеличению производственного потенциала страны. Он является катализатором экономического роста.
• Стимулирующая функция: Необходимость возврата кредита с процентами мотивирует заемщика к более рациональному и эффективному использованию полученных средств. Это способствует повышению производительности и финансовой дисциплины.
• Социальная функция: Проявляется в таких сферах, как образовательные кредиты, льготные программы для определенных категорий граждан, частичное или полное обеспечение которых осуществляется за счет государственного бюджета.

  Кредит становится инструментом социальной поддержки и развития человеческого капитала.

• Экономия издержек обращения: Кредит позволяет сократить потребность в наличности и ускорить расчеты, что снижает транзакционные издержки в экономике.
• Аккумулирование средств: Банки и другие кредитные организации выступают в роли посредников, собирая (аккумулируя) мелкие сбережения и временно свободные средства, чтобы затем предоставить их в виде крупных кредитов.
• Регулирование денежного оборота: Центральные банки используют кредитные инструменты (например, изменение ключевой ставки) для воздействия на объем денежной массы в обращении, тем самым регулируя инфляцию и экономическую активность.

Роль кредита для физических и юридических лиц в России

В российской экономике кредит играет критически важную роль как для граждан, так и для бизнеса, выступая катализатором потребления, инвестиций и экономического роста.

Кредит и ссудный капитал в современной экономике: сравнительный ...

... Его основная функция — перераспределение свободных денежных средств для обеспечения расширенного воспроизводства и удовлетворения потребностей различных экономических субъектов. Теоретические основы кредита и ссудного капитала: от ... приводило к росту производства, а лишь к инфляции или перегреву экономики, поскольку объем реальных ресурсов оставался неизменным. Критическое осмысление этой теории ...

Для физических лиц:
Кредит предоставляет возможность «здесь и сейчас» приобретать товары и услуги, распределяя финансовую нагрузку на определенный период. Это может быть покупка автомобиля, недвижимости (ипотека), бытовой техники или финансирование повседневных расходов. Без кредита многие крупные покупки были бы недоступны для большинства населения. В 2023 году доля потребительских кредитов (без ипотеки) в структуре задолженности россиян составляла более 30%, что подчеркивает их значимость для личного потребления и уровня жизни. Ипотека, в свою очередь, является ключевым инструментом решения жилищного вопроса, предоставляя возможность приобрести собственное жилье, которое для многих является важнейшей социальной и экономической целью. При этом следует учитывать, что рост закредитованности населения может привести к системным рискам, поэтому важно соблюдать баланс.

Для юридических лиц:
Для бизнеса кредит – это кровь экономики. Он позволяет предприятиям приобретать новое оборудование, пополнять оборотные средства, финансировать инвестиционные проекты и развитие, особенно на начальной стадии становления организации. В условиях ограниченности собственного капитала, заемные средства становятся единственным источником роста. Объем кредитования юридических лиц в России в 2023 году вырос на 20,4%, достигнув 75 трлн рублей. Этот рост свидетельствует о высокой потребности компаний в финансировании, которое направляется на модернизацию производства, расширение рынков сбыта, инновационные разработки и повышение конкурентоспособности. Кредит также выступает как эластичный механизм перелива капитала между отраслями, позволяя эффективно перераспределять ресурсы туда, где они могут принести наибольшую отдачу, и уравнивать норму прибыли. Он позволяет преодолевать ограниченность индивидуального капитала и поддерживать непрерывность кругооборота фондов действующих предприятий, стимулируя тем самым инвестиции и поддерживая финансовую стабильность.

Таким образом, кредит – это сложный, многогранный экономический феномен, который является неотъемлемой частью современной рыночной экономики, обеспечивая ее функционирование и развитие на всех уровнях.

Методология оценки кредитоспособности физических лиц

В основе любого анализ института Бюро кредитных историй в Российской Федерации: Правовые основы, экономическая роль и тенденции FinTech (2023-2025 гг.)">кредитного решения лежит оценка кредитоспособности заемщика. Для физических лиц этот процесс особенно важен, поскольку банки стремятся не только максимизировать прибыль, но и минимизировать риски невозврата средств, балансируя между доступностью кредитов и финансовой устойчивостью.

Комплексная оценка кредитоспособности заемщика коммерческим банком: ...

... практика: от финансовых коэффициентов до скоринговых систем В России процесс оценки кредитоспособности корпоративных заемщиков представляет собой многоступенчатую систему, сочетающую в себе количественный и ... насколько обоснована потребность, каковы риски проекта. Опыт работы банка с данным клиентом: наличие положительной кредитной истории, своевременность предыдущих платежей. Состояние отрасли и ...

Понятие кредитоспособности физического лица и цели оценки

Кредитоспособность физического лица — это его способность погасить кредитные обязательства перед банком в установленный срок, включая как основной долг, так и начисленные проценты. Это не просто наличие дохода, а комплексная оценка готовности и возможности человека выполнять свои финансовые обещания.

Основная цель оценки кредитоспособности для банка заключается в минимизации риска невозврата долга. Путем тщательного анализа банк определяет:

1. Вероятность дефолта: Насколько вероятно, что заемщик не сможет или не захочет погасить кредит.
2. Реальные сроки выплаты и среднемесячный платеж: Оценка, которая позволяет подобрать условия кредитного договора, соответствующие финансовым возможностям клиента, снижая вероятность перегрузки его бюджета и, как следствие, риск просрочки.

Эффективная оценка позволяет банку принимать взвешенные решения, обеспечивая баланс между привлечением новых клиентов и поддержанием качества кредитного портфеля.

Основные методы оценки: от кредитной истории до скоринга

На протяжении десятилетий банки разрабатывали и совершенствовали различные методы оценки кредитоспособности физических лиц. Сегодня эти методы чаще всего используются в комбинации, дополняя друг друга для получения наиболее полной картины.

• Изучение кредитной истории: Это один из самых фундаментальных и надежных индикаторов. Кредитная история представляет собой подробный отчет обо всех предыдущих кредитах и своевременности их погашения. По данным Национального бюро кредитных историй (НБКИ), около 90% кредитных решений банков основываются на данных кредитной истории. Отсутствие просрочек, разнообразие успешно погашенных кредитов (например, потребительский кредит, ипотека, кредитная карта) свидетельствуют о высокой финансовой дисциплине и надежности заемщика. Наличие же просрочек или частые отказы в кредитах настораживают банк.
• Оценка по финансовым показателям платежеспособности: Этот метод фокусируется на анализе текущего финансового состояния клиента. Банк оценивает:
  • Размер и стабильность дохода: Предпочтение отдается официальным и подтвержденным доходам (справки 2-НДФЛ, выписки из Пенсионного фонда).
  • Доля обязательных расходов (Debt-to-Income, DTI): Соотношение ежемесячных платежей по всем кредитам (включая потенциальный новый) к ежемесячному доходу. Оптимальное DTI считается менее 30-40%, что оставляет заемщику достаточные средства для жизни и непредвиденных расходов.
  • Наличие других финансовых обязательств: Алименты, коммунальные платежи, содержание иждивенцев.
• Андеррайтинг: Этот метод представляет собой более глубокий, часто ручной или полуавтоматизированный анализ, который сочетает в себе оценку уровня дохода, детальное изучение кредитной истории и, при необходимости, оценку залогового имущества. Андеррайтинг применяется для более сложных или крупных кредитов, где требуется индивидуальный подход и экспертная оценка.
• Скорринговая оценка: Это наиболее распространенный и динамично развивающийся метод, использующий математические или статистические модели для предсказания вероятности возврата кредита. Он основан на присвоении баллов по заполненной анкете и другим доступным данным.

Детальный анализ скоринговых систем

Скорринг – это ядро современного кредитного анализа. Его суть заключается в превращении разнородной информации о заемщике в стандартизированный балльный показатель, который позволяет быстро и объективно оценить риск.

Совершенствование методик оценки кредитоспособности корпоративных ...

... резервированием в условиях высокой волатильности рынка. Классические подходы к скорингу корпоративных заемщиков (Z-score, Logit) Исторически оценка кредитного риска опиралась на дискриминантные модели, наиболее известной из ... фундаментальный сдвиг в сторону использования нелинейных прогностических алгоритмов и больших объемов данных. Сравнительный анализ точности Logit и ML-алгоритмов В то время как ...

Общие принципы работы скоринговых систем:
Скорринг – это, по сути, сложный математический алгоритм, который оценивает уровень риска заемщика. Он работает с большими массивами статистических данных, собранных на предыдущих заемщиках. Модель выявляет корреляции между различными характеристиками заемщика (возраст, доход, наличие автомобиля, кредитная история) и его платежной дисциплиной. Когда новый клиент подает заявку, его данные сравниваются с этими статистическими показателями, и ему выставляются баллы. Чем выше балл, тем ниже риск и выше кредитоспособность. Типичные скоринговые баллы варьируются от 0 до 999, при этом балл выше 700 обычно считается хорошим, а выше 800 — отличным. На основе этой балльной оценки банк автоматически принимает решение об одобрении или отказе, а также определяет параметры кредита (размер, срок, процентная ставка).

Источники данных для скоринга:
Для построения и функционирования скоринговых моделей используются разнообразные источники информации:

• Анкета заемщика: Личные данные (ФИО, дата рождения, пол), контактная информация, адрес регистрации и фактического проживания, сведения о доходе и занятости (место работы, стаж, должность), семейное положение, образование, наличие собственности.
• Кредитная история: Детальная информация о предыдущих и текущих кредитах, своевременность погашения, наличие просрочек, количество запросов в бюро кредитных историй (БКИ), а также запросы в микрофинансовые организации (МФО).
• Собственная информация кредитора: Если заемщик уже является клиентом банка, используются данные о движении средств по его счетам, статус зарплатного клиента, наличие вкладов, депозитов, дебетовых карт.
• Альтернативные данные: Крупные российские банки, такие как Сбербанк и ВТБ, активно используют альтернативные данные для расширения скоринговых моделей, особенно для клиентов с ограниченной кредитной историей. Это может включать:
  • Данные операторов сотовой связи (стабильность использования номера, тарифный план, наличие роуминга).
  • Информация из социальных сетей (анализ стабильности профиля, типа контента, сетевого окружения).
  • Данные платежных систем (регулярность оплаты коммунальных услуг, интернета, штрафов, структура расходов).
  • Геолокационные данные (для проверки адреса или выявления аномального поведения).

Виды скоринга:
Современные скоринговые системы не ограничиваются одной моделью, а представляют собой комплекс специализированных инструментов:

Кредитный риск, современные методики оценки и роль страхования ...

... но повысит устойчивость системы. Совершенствование оценки кредитоспособности и резервирования в рознице и МСП Регулятор также активно совершенствует требования к методикам оценки заемщиков, делая акцент на повышении точности ... расчету риска концентрации, в том числе отменяя пониженные риск-веса для санкционных компаний. Это означает, что банки должны будут более реалистично оценивать потери по ...

• Аппликационный скоринг (Application scoring): Это первый этап оценки, используемый для первичной оценки кредитоспособности заемщика на основе данных, предоставленных им в заявке (анкете).

  Он оценивает такие характеристики, как пол, возраст, доход, стаж и место работы, наличие собственности, образование. Вес факторов в аппликационном скоринге может распределяться следующим образом: доход и занятость — до 40%, кредитная история — до 30%, социально-демографические данные — до 20%, другие факторы — до 10%.

  • Преимущества: Быстрое рассмотрение заявки (что критически важно для потребительских кредитов), возможность оценки широкого круга заемщиков с приемлемыми затратами времени и ресурсов.
• Поведенческий скоринг (Behavioral scoring): Этот вид скоринга прогнозирует изменения платежеспособности клиента на основе истории операций по его счетам уже после выдачи кредита. Он анализирует платежную дисциплину (своевременность и полнота платежей), активность на счетах (поступления, расходы), использование кредитных средств (насколько полно используется лимит, частота снятия наличных).

  Считается более точным благодаря анализу реальной финансовой активности. Использование поведенческого скоринга может снизить уровень просрочек на 10-15% по сравнению с моделями, основанными только на аппликационном скоринге, поскольку он позволяет выявлять изменения в поведении клиента, которые могут сигнализировать о приближающихся финансовых трудностях.

• Фрод-скоринг (Antifraud-scoring): Используется для определения риска мошеннических действий со стороны потенциального заемщика. Этот вид скоринга сравнивает данные из заявки с «черными» и «серыми» списками (базы данных о выявленных мошенниках), а также делает запросы в БКИ для выявления подозрительных закономерностей (например, подача множества заявок в разные банки за короткий срок).

  Помимо БКИ, для фрод-скоринга используются данные из внутренних банковских с��стем о подозрительных операциях, сведения из правоохранительных органов, а также анализируются косвенные признаки, такие как скорость заполнения анкеты, использование IP-адресов из «черных» списков, или несовпадение данных в различных документах.

• Коллекторский скоринг (Collection scoring): Применяется для работы с заемщиками, допустившими просрочку платежей. Его цель — определить наиболее эффективные алгоритмы действий по возврату долга и оценить вероятность его возврата после применения различных стратегий взыскания. Например, он может предсказать, кто из должников с наибольшей вероятностью вернет средства после первого звонка, а кто потребует более жестких мер. Внедрение коллекторского скоринга позволяет увеличить эффективность взыскания просроченной задолженности на 5-20% за счет оптимизации стратегий взаимодействия с должниками.

Факторы, влияющие на скоринговый балл (для физических лиц):

Оценка кредитоспособности корпоративных заемщиков в российских ...

... Где: R — интегральный показатель кредитоспособности (прогноза банкротства). X₁ — Коэффициент текущей ликвидности (отношение текущих активов к краткосрочным обязательствам). X₂ — Коэффициент финансовой зависимости (отношение заемного капитала ... крупным компаниям с повышенной долговой нагрузкой. Эта мера является прямым стимулом для банков к ужесточению собственных методик оценки кредитоспособности. ...

Банки используют сложную систему факторов, каждый из которых имеет определенный вес в общей оценке:

• Финансовые факторы:
  • Стабильный подтвержденный доход: Является ключевым. Чем выше и стабильнее доход, тем лучше.
  • Соотношение долгов к доходам (DTI): Оптимальное DTI < 30% считается хорошим показателем.
  • Постоянная регистрация: Признак стабильности.
  • Отсутствие судимостей: Важный фактор, влияющий на доверие.
  • Кредитная история: Своевременное внесение платежей повышает рейтинг, а большое количество просрочек или отказов, наоборот, понижает.
• Социально-демографические факторы:
  • Возраст: Заемщики в возрасте от 21 до 60 лет обычно считаются предпочтительными, так как имеют стабильный доход и меньше рисков. Студенты и пенсионеры могут рассматриваться как более рискованные категории.
  • Семейное положение: Наличие семьи может быть как позитивным (стабильность), так и негативным (количество иждивенцев, нулевой доход супруга может снизить кредитоспособность) фактором.
  • Продолжительный стаж на последнем месте работы: Свидетельствует о стабильности занятости.
  • Надежность компании-работодателя: Крупные, известные компании считаются более надежными.
  • Уровень образования: Высшее образование может повышать кредитоспособность, так как, по статистике, заемщики с высшим образованием имеют на 5-7% более низкий уровень дефолтов.
  • Наличие активов и пассивов: Собственное жилье, автомобиль, вклады – все это повышает привлекательность заемщика.
• Поведенческие факторы:
  • Неподобающее поведение заявителя в банке: Агрессивность, неуважение к сотрудникам могут быть косвенным признаком ненадежности.
  • Ложные данные в заявке: Попытка обмана немедленно ведет к отказу и занесению в «черные» списки.
• Дополнительные факторы, влияющие на рейтинг:
  • Наличие поручителя: Увеличивает вероятность одобрения и улучшает условия кредита.
  • Повышение рейтинга: Своевременное внесение платежей по действующим кредитам, продолжительный кредитный стаж, разнообразие успешно погашенных типов кредитов.
  • Понижение рейтинга: Большое количество отказов по заявкам, большое количество заявок, поданных в несколько банков одновременно (может указывать на отчаянное финансовое положение).

Преимущества и недостатки скоринговых моделей

Скорринг стал стандартом в банковской отрасли благодаря ряду существенных преимуществ, однако он не лишен и недостатков.

Банковский кредит как источник финансирования инвестиций: Теория, ...

... изучить банковские методики оценки кредитоспособности и провести комплексный финансовый анализ ПАО «Вологдаэнергосбыт» для оценки его инвестиционного ... активов Положительное значение, выше ключевой ставки Высокий Для высококредитоспособных заемщиков банки устанавливают жесткие пороговые значения. Например, Коэффициент текущей ликвидности (Ктл) в диапазоне 1,5 – 2,5 указывает на способность компании ...

Преимущества скоринговых моделей:

• Сокращение временных затрат и скорости принятия решения: Автоматизация позволяет выдавать решения по кредитным заявкам за считанные минуты, а иногда и секунды, что критически важно для современного розничного кредитования.
• Экономия ресурсов банка и заемщика: Уменьшаются трудозатраты сотрудников банка, снижаются операционные издержки, а клиенты тратят меньше времени на ожидание.
• Исключение человеческого фактора и субъективной оценки: Решение принимается на основе объективных данных и алгоритмов, что снижает вероятность коррупции и предвзятости.
• Снижение уровня внутреннего мошенничества: Автоматизированные системы менее подвержены влиянию недобросовестных сотрудников.
• Возможность обработки большего количества заявок: Позволяет банкам масштабировать кредитный бизнес без пропорционального увеличения штата.
• Автоматизация процесса: От подачи заявки до принятия решения, многие этапы могут быть полностью автоматизированы.

Недостатки скоринговых моделей:

• Обработка формальных параметров: Модель может быть «слепа» к неформальным, но важным нюансам ситуации заемщика.
• Возможность искажения информации в анкете: Несмотря на проверку, полностью исключить это невозможно, что требует дополнительных верификационных процедур.
• Алгоритм может снизить балл за малозначительный факт или случайность: Например, один просроченный платеж по коммунальным услугам может непропорционально повлиять на скоринг, если модель не настроена достаточно гибко.
• Для построения качественной модели необходим большой объем данных: Новым банкам или стартапам сложно собрать достаточную статистику.
• Изменение закрытых западных систем требует больших затрат: В условиях текущей геополитической ситуации российские банки активно развивают собственные скоринговые системы и платформы на базе отечественных разработок для снижения зависимости от западных решений.
• Проблема «черного ящика»: С ростом сложности моделей (особенно с применением ИИ) становится все труднее объяснить, почему именно такое решение было принято, что создает проблемы для прозрачности и регуляторного контроля.
• Возможность отказа в кредите даже при высоком балле из-за субъективной оценки менеджера: Несмотря на автоматизацию, в некоторых случаях (особенно для крупных кредитов) окончательное решение может зависеть от андеррайтера.

Таким образом, скоринг – это мощный, но не идеальный инструмент. Его эффективность постоянно повышается за счет внедрения новых технологий, таких как искусственный интеллект и большие данные, о чем мы поговорим позднее.

Методология оценки кредитоспособности юридических лиц

Оценка кредитоспособности юридических лиц — это гораздо более сложный и многогранный процесс по сравнению с анализом физических лиц. Компании представляют собой сложные организмы со множеством внутренних и внешних факторов, влияющих на их финансовое здоровье. Банки при этом стремятся не только определить способность компании вернуть заемные средства, но и спрогнозировать риски ее банкротства.

Российский рынок акций телекоммуникационных компаний (2023-2025): ...

... регуляторной среды становится не менее важным, чем анализ самих финансовых отчетов компаний. Обзор современного состояния российского рынка телекоммуникаций (2023 ... связи, но и надежными партнерами в защите цифровых активов. Интернет вещей (IoT): Это одно из наиболее динамично ... 7,8%. Однако, стоит отметить, что существуют и другие оценки: аналитическое агентство "ТМТ Консалтинг" указывает на рост в ...

Понятие кредитоспособности юридического лица и источники информации

Кредитоспособность юридического лица — это способность организации в установленные сроки и в полном объеме погашать свои заемные средства, включая основной долг и проценты, а также выполнять прочие финансовые обязательства. По сути, это оценка вероятности дефолта компании по ее долгам.

Основная цель оценки кредитоспособности для банка заключается в минимизации риска невозврата долга и прогнозировании возможных рисков банкротства заемщика. Это позволяет банку принимать взвешенные решения о предоставлении кредита, его объеме, сроках, процентной ставке и требованиях к обеспечению.

Для проведения всесторонней оценки банкам требуется обширный пакет документов и информации. Эти источники можно условно разделить на финансовые, юридические и операционные:

• Финансовая отчетность: Это основа анализа. Банку необходимы:
  • Бухгалтерский баланс (форма №1).
  • Отчет о финансовых результатах (отчет о прибылях и убытках, форма №2).
  • Отчет о движении денежных средств (форма №4).
  • Отчет об изменениях капитала (форма №3).
  • Отчет о целевом использовании средств (форма №6, для некоммерческих организаций).

  Эти документы требуются за несколько отчетных периодов (обычно за 3-5 лет) для анализа динамики.

• Налоговая и операционная документация:
  • Декларации и платежные поручения, подтверждающие своевременную оплату налогов и сборов.
  • Детализированные оборотно-сальдовые ведомости по всем бухгалтерским счетам, позволяющие глубже понять структуру активов и обязательств.
  • Выписки о текущем финансовом состоянии, включая расшифровку дебиторской и кредиторской задолженности.
  • Заключение аудиторской проверки по итогам последнего полного календарного года, если компания подлежит обязательному аудиту.
  • Справка о текущих финансовых обязательствах на дату подачи запроса на кредит (действующие кредиты, займы, лизинговые обязательства).
• Данные о кредитной истории предприятия: Информация из бюро кредитных историй о предыдущих и текущих кредитах, их своевременности погашения, наличии просрочек.
• Комплект учредительной и регулирующей документации:
  • Устав, свидетельства о регистрации, ИНН, ОГРН.
  • Лицензии на осуществление отдельных видов деятельности (если применимо).
  • Правоустанавливающие документы на имущество (недвижимость, транспорт), предлагаемое в качестве залога.
  • Актуальный список договоров аренды, основных контрактов с поставщиками и покупателями, подтверждающих стабильность операционной деятельности.
• Бизнес-справки и аналитические системы:
  • СПАРК (Система Профессионального Анализа Рынков и Компаний): Предоставляет агрегированные данные о финансовом состоянии, аффилированных лицах, участии в судебных процессах, государственных закупках, банкротствах и исполнительных производствах. Эта информация критически важна для комплексной оценки контрагента и выявления потенциальных рисков.
  • Аналогичные системы, позволяющие получить информацию о судебных разбирательствах, исполнительных производствах, задолженностях перед бюджетом, бенефициарах компании.

Комплексный подход к анализу кредитоспособности юридических лиц

Оценка кредитоспособности юридических лиц требует многогранного, комплексного подхода, поскольку ни один отдельно взятый показатель не может дать полной картины. Банки используют комбинацию различных методов, чтобы охватить все аспекты деятельности компании.

• Финансовый анализ: Это краеугольный камень оценки. Он включает в себя:
  • Горизонтальный (трендовый) анализ: Сравнение показателей финансовой отчетности за несколько периодов для выявления тенденций роста или снижения.
  • Вертикальный (структурный) анализ: Определение удельного веса отдельных статей в общем итоге баланса или отчета о прибылях и убытках для выявления структурных изменений.
  • Метод финансовых коэффициентов: Расчет и анализ относительных показателей, характеризующих различные аспекты финансового состояния компании. (Подробнее об этом ниже).
• Организационный (качественный) анализ: Оценка нефинансовых аспектов, которые, тем не менее, оказывают существенное влияние на успех компании:
  • Деловая репутация: Отзывы партнеров, наличие судебных исков, публичная информация.
  • Эффективность управления: Квалификация и опыт руководства, наличие четкой стратегии развития.
  • Положение на рынке: Доля рынка, конкурентные преимущества, устойчивость спроса на продукцию/услуги.
  • Отраслевые особенности: Чувствительность отрасли к экономическим циклам, государственное регулирование, перспективы развития.
  • Наличие деловых связей с контрагентами: Долгосрочные отношения с надежными поставщиками и покупателями.
• Метод анализа денежного потока: Оценка чистых денежных потоков за несколько периодов (операционного, инвестиционного, финансового).

  Этот метод позволяет определить, насколько эффективно компания генерирует деньги для покрытия текущих расходов и обслуживания долгов. Ключевые метрики:

  • Операционный денежный поток: Показывает способность компании генерировать деньги от основной деятельности.
  • Свободный денежный поток (FCF): Операционный денежный поток за вычетом капитальных затрат. Показывает, сколько денег компания может свободно использовать после инвестиций в свое развитие.
  • Коэффициент покрытия долга (DSCR): Отношение операционного денежного потока к обязательствам по обслуживанию долга (основной долг + проценты).

    DSCR > 1,0 означает, что компания способна покрывать свои долги за счет операционной деятельности.

• Метод анализа делового риска: Оценка возможности неэффективного завершения кругооборота имущества организации. Включает прогнозирование достаточности источников погашения ссуды с учетом специфики бизнеса и рыночных условий.
• Прогнозная оценка кредитоспособности: Оценка не только текущей, но и будущей платежеспособности предприятия. Это может быть расчет индекса кредитоспособности, прогнозирование финансовых показателей на основе бизнес-плана заемщика, анализ чувствительности к изменениям внешней среды.

Финансовый анализ: горизонтальный, вертикальный, метод коэффициентов

Финансовый анализ с использованием коэффициентов является наиболее распространенным и стандартизированным инструментом оценки кредитоспособности юридических лиц.

Показатели ликвидности

Ликвидность – это способность компании своевременно и в полном объеме погашать свои краткосрочные обязательства за счет ликвидных активов.

• Коэффициент текущей ликвидности (К_ТЛ, англ. Current Ratio, CR): Показывает, сколько раз оборотные активы покрывают краткосрочные обязательства.
  • Формула: К_ТЛ = Оборотные активы / Краткосрочные обязательства
  • Интерпретация: Чем выше значение, тем выше способность компании платить по своим обязательствам.
  • Рекомендуемое значение: Для большинства отраслей в России составляет от 1,5 до 2,5. Однако для производственных компаний с длительным производственным циклом это значение может быть ниже, а для торговых организаций – выше.
• Коэффициент быстрой ликвидности (К_БЛ, англ. Quick Ratio, QR): Характеризует способность рассчитаться по обязательствам за счет высоколиквидных активов, исключая запасы, которые могут быть труднореализуемы.
  • Формула: К_БЛ = (Оборотные активы — Запасы) / Краткосрочные обязательства
  • Интерпретация: Показатель, более строго оценивающий ликвидность.
  • Рекомендуемое значение: От 0,8 до 1. Значение ниже может указывать на зависимость от реализации запасов.
• Коэффициент абсолютной ликвидности (К_АЛ, англ. Cash Ratio): Способность погасить краткосрочные обязательства за счет денежных средств и их эквивалентов (самых ликвидных активов).
  • Формула: К_АЛ = (Денежные средства + Краткосрочные финансовые вложения) / Краткосрочные обязательства
  • Интерпретация: Показывает мгновенную платежеспособность.
  • Нормальное значение: Для российских компаний обычно составляет от 0,2 до 0,5.

Показатели финансовой устойчивости

Финансовая устойчивость отражает способность компании поддерживать свою структуру капитала и финансировать активы за счет собственных средств, минимизируя зависимость от заемного капитала.

• Коэффициент независимости (К_Н, собственного капитала): Показывает долю собственного капитала в общей структуре активов.
  • Формула: К_Н = Собственный капитал / Валюта баланса
  • Интерпретация: Чем выше коэффициент, тем более финансово устойчива компания.
  • Оптимальное значение: Считается более 0,5, что означает, что более половины активов финансируется за счет собственных средств.
• Коэффициент обеспеченности инвестиций собственными средствами (К_ОИСС): Отражает, насколько собственные средства покрывают внеоборотные активы и позволяют финансировать инвестиции.
  • Формула: К_ОИСС = (Собственный капитал — Внеоборотные активы) / Собственный капитал
  • Рекомендуемое значение: > 0,1.
• Объем чистых активов (ЧА): Показатель, который отражает реальную стоимость активов компании после вычета всех ее обязательств.
  • Формула: ЧА = (Активы — Задолженность) или ЧА = (Собственный капитал + Добавочный капитал + Нераспределенная прибыль — Убытки — Задолженность учредителей по взносам в уставный капитал)
  • Интерпретация: Положительный и растущий объем чистых активов свидетельствует о финансовой устойчивости компании. Отрицательные чистые активы могут указывать на предбанкротное состояние.
• Коэффициент соотношения собственных и заемных средств (К_ССЗС): Показывает, какая часть активов финансируется за счет заемных средств по отношению к собственным.
  • Формула: К_ССЗС = Заемный капитал / Собственный капитал
  • Рекомендуемое значение: < 1,5. Чем ниже, тем лучше.
• Чистый оборотный ка��итал (ЧОК): Разность между оборотными активами и краткосрочными обязательствами.
  • Интерпретация: Положительная величина ЧОК указывает на платежеспособность и возможность расширения деятельности. Его оптимальное значение зависит от отрасли и должно быть достаточным для покрытия текущих потребностей компании в оборотном капитале.

Показатели рентабельности

Рентабельность характеризует эффективность использования ресурсов и способность компании генерировать прибыль.

• Рентабельность продаж (Р_П, англ. Return On Sales, ROS): Показывает, какую долю прибыли приносит каждый рубль выручки.
  • Формула: Р_П = Чистая прибыль / Выручка
  • Интерпретация: Чем выше, тем эффективнее основная деятельность.
  • Пример: Средние значения Р_П для российского бизнеса сильно разнятся по отраслям. Например, в розничной торговле это может быть 3-5%, в IT — 15-20%.
• Общая рентабельность: Может рассчитываться как отношение прибыли до налогообложения к выручке или активам.
• Чистая прибыль компании либо убытки: За определенный срок – важнейший показатель финансового результата.
• Рентабельность основной деятельности: Отношение прибыли от продаж к себестоимости реализованной продукции и коммерческим расходам.

Показатели деловой активности (оборачиваемости)

Эти показатели характеризуют интенсивность использования активов и эффективность управления оборотными средствами.

• Коэффициент оборачиваемости запасов (К_ОЗ): Показывает, сколько раз в течение периода запасы полностью обновляются.
  • Формула: К_ОЗ = Себестоимость продаж / Средняя стоимость запасов
• Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности (К_ОДЗ): Показывает, насколько быстро компания получает деньги от покупателей.
  • Формула: К_ОДЗ = Выручка / Средняя дебиторская задолженность
• Коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности (К_ОКЗ): Показывает, насколько быстро компания рассчитывается со своими поставщиками.
• Интерпретация: Высокие значения коэффициентов оборачиваемости (за исключением кредиторской задолженности, где слишком быстрое погашение может быть неоптимальным) указывают на эффективное управление оборотными активами.
• Размер оборота: Объем выручки является важным показателем масштаба деятельности компании.

Показатели обслуживания долга

Эти коэффициенты напрямую показывают способность компании обслуживать свои долговые обязательства.

• Соотношение обязательств к показателю EBITDA (К_ОЕ): Для среднего и крупного бизнеса это критически важный показатель. EBITDA (Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation, and Amortization) – это прибыль до вычета процентов, налогов и амортизации.
  • Интерпретация: Показатель не должен превышать 3 (то есть, долги не должны быть более чем в 3 раза выше годовой EBITDA).

    Превышение этого порога часто сигнализирует о чрезмерной долговой нагрузке.

• Коэффициент покрытия процентов (К_ПП, англ. Interest Coverage Ratio, ICR): Отношение прибыли до уплаты процентов и налогов (EBIT) к процентам, подлежащим уплате.
  • Формула: К_ПП = EBIT / Проценты к уплате
  • Интерпретация: Показывает, сколько раз компания может покрыть свои процентные расходы за счет своей операционной прибыли.
  • Рекомендуемое значение: Значение К_ПП выше 2-3 считается приемлемым.
• Количество имеющихся долговых обязательств: Простое числовое значение, которое, однако, важно для оценки общей долговой нагрузки.

Методики оценки кредитоспособности юридических лиц по Банку России и Сбербанку

В российской банковской практике существуют стандартизированные методики оценки кредитоспособности, разработанные как регулятором, так и крупнейшими участниками рынка, которые часто служат эталоном.

• Методика, аналогичная разработанной Сбербанком: Сбербанк, как крупнейший банк страны, имеет одну из самых развитых систем оценки. Его методика базируется на группировке активов и пассивов по ликвидности и срокам исполнения. Она включает в себя детальный анализ:
  • Ликвидности баланса: Соотношение активов и пассивов по срокам, позволяющее определить платежеспособность компании в краткосрочной перспективе.
  • Финансовой устойчивости: Анализ структуры капитала (собственный и заемный), доли долгосрочных источников финансирования.
  • Деловой активности: Коэффициенты оборачиваемости активов, капитала, запасов.
  • Рентабельности: Показатели доходности продаж, активов, собственного капитала.

  Для каждого из этих блоков рассчитывается набор коэффициентов, которые затем сравниваются с нормативными значениями и анализируется их динамика за несколько периодов.

• Методика Центрального Банка РФ: Регулятор устанавливает общие правила и подходы к оценке кредитного риска, которые обязательны для всех кредитных организаций. В частности, Положение Банка России от 28.06.2017 № 590-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам…» классифицирует ссуды по пяти категориям качества (I-V) на основе финансового положения заемщика и качества обслуживания долга. Финансовое положение оценивается по таким показателям, как ликвидность, финансовая устойчивость, рентабельность, денежные потоки. Это позволяет банкам стандартизировать оценку и формировать адекватные резервы, снижая системные риски.

Требования к кредитной истории юридических лиц

Кредитная история для юридического лица не менее важна, чем для физического. Она отражает его платежную дисциплину и надежность как заемщика.

• Отсутствие просрочек: Типичная банковская политика в РФ требует отсутствия текущих просрочек. Банки могут устанавливать лимиты на количество и продолжительность просрочек в прошлом. Например:
  • Недопустимы никакие просрочки по обязательствам (даже 1-30 дней) в течение последнего квартала.
  • За последний год их не должно быть более двух.
  • Просрочки на срок 30+ дней за последний год, или 60+ дней, 90+ дней за последние два года и выше считаются критическими и, как правило, недопустимы.

Банки тщательно изучают кредитную историю компании в бюро кредитных историй, а также данные о судебных решениях по взысканию задолженности и исполнительных производствах. Чистая кредитная история — это мощный аргумент в пользу заемщика, открывающий двери к более выгодным условиям кредитования.

Комплексная оценка кредитоспособности заемщика и присвоение классов

Принятие кредитного решения — это всегда результат комплексной оценки, в которой банк стремится сформировать максимально полное и объективное представление о заемщике. Этот процесс выходит далеко за рамки простого анализа финансовых показателей, интегрируя количественные и качественные критерии.

Принципы комплексной оценки (количественный и качественный анализ)

Современные подходы к методологии анализа кредитоспособности заемщиков в коммерческих банках основаны на комплексном применении двух основных групп критериев:

1. Количественные (финансовые) критерии: Эти критерии основаны на числовых данных и показателях. Для физических лиц это доходы, расходы, существующие кредитные обязательства, кредитный рейтинг. Для юридических лиц – показатели ликвидности, финансовой устойчивости, рентабельности, оборачиваемости, денежные потоки. Количественный анализ дает четкие, измеримые метрики способности заемщика погашать долг.
2. Качественные (нефинансовые) критерии: Эти критерии оценивают аспекты, которые не могут быть выражены числом, но имеют решающее значение для кредитоспособности. Для физических лиц это возраст, семейное положение, образование, стабильность работы, репутация. Для юридических лиц – качество управления, положение на рынке, отраслевые риски, деловая репутация, ESG-факторы. Качественный анализ позволяет учесть контекст, потенциал и риски, которые не видны в цифрах.

Цель комплексной оценки – не просто отказать или одобрить кредит, а определить:

• Возможность предоставления кредита: Насколько заемщик в принципе надежен.
• Размер кредита: Какую максимальную сумму заемщик способен обслужить.
• Условия предоставления кредита: Процентная ставка, срок, график погашения, требования к обеспечению (залог, поручительство).

Банки используют разнообразные источники информации, от анкет и кредитных историй до финансовой отчетности и данных из внешних баз, чтобы сформировать полную картину.

Факторы, влияющие на принятие кредитного решения для физических лиц

Для физических лиц комплексная оценка включает как глубокий финансовый, так и социально-демографический, а порой и поведенческий анализ.

• Финансовые факторы:
  • Кредитная история: Самый важный индикатор. Своевременное внесение платежей, отсутствие просрочек, длительный кредитный стаж и разнообразие успешно погашенных кредитов формируют позитивный образ.
  • Доход: Размер, стабильность (подтвержденный официальный доход предпочтительнее), источник дохода (зарплата, пенсия, предпринимательство).
  • Соотношение долгов к доходам (DTI): Оптимальным считается DTI < 30%, что свидетельствует о низком уровне финансовой нагрузки.
  • Наличие резервов и сбережений: Депозиты, вклады, инвестиции показывают финансовую подушку безопасности.
  • Обеспечение: Наличие залога или поручительства повышает привлекательность заемщика и может улучшить условия кредита.
• Социально-демографические факторы:
  • Возраст: Предпочтительны заемщики в возрасте 21-60 лет, имеющие стабильную занятость. Студенты и пенсионеры могут считаться более рискованными.
  • Семейное положение: Наличие семьи может быть как плюсом (стабильность), так и минусом (количество иждивенцев, отсутствие дохода у супруга, что снижает общую кредитоспособность).
  • Образование: Высшее образование, по статистике, коррелирует с более низким уровнем дефолтов.
  • Стаж работы: Продолжительный стаж на последнем месте работы (>1-2 лет) свидетельствует о стабильности.
  • Должность: Более высокие и стабильные должности могут быть преимуществом.
  • Наличие собственности: Недвижимость, автомобиль – это не только потенциальное обеспечение, но и признак финансовой состоятельности.
• Поведенческие факторы:
  • Поведение в банке: Неподобающее, агрессивное или неуважительное поведение заявителя может быть интерпретировано как риск.
  • Правдивость данных: Ложные сведения в заявке приводят к немедленному отказу.
• Факторы, повышающие или понижающие рейтинг: Своевременное внесение платежей, продолжительность кредитного стажа, разнообразие типов полученных кредитов повышают рейтинг. Большое количество отказов по заявкам, одновременная подача заявок в несколько банков – понижают.

Факторы, влияющие на принятие кредитного решения для юридических лиц

Комплексный анализ кредитоспособности юридических лиц гораздо обширнее из-за сложности функционирования компаний.

• Финансовые факторы:
  • Финансовые результаты: Стабильная прибыль (или ее рост), отсутствие убытков.
  • Ликвидность и платежеспособность: Способность своевременно погашать краткосрочные обязательства.
  • Движение денежных потоков: Положительный операционный денежный поток, достаточный для покрытия долгов.
  • Рентабельность: Эффективность бизнеса.
  • Соотношение обязательств к EBITDA: Показатель долговой нагрузки (не должно быть >3).
  • Коэффициент покрытия процентов (ICR): Способность покрывать процентные платежи (ICR > 2-3).
• Нефинансовые (качественные) факторы:
  • Качество управления: Опыт, квалификация и репутация топ-менеджмента.
  • Характер кредитуемой сделки: Цель кредита, его экономическая обоснованность.
  • Опыт работы банка с клиентом: Положительная история сотрудничества, наличие других продуктов банка.
  • Состояние отрасли и региона: Перспективы развития отрасли, стабильность региональной экономики.
  • Конкурентоспособность клиента: Положение компании в отрасли, ее уникальные преимущества.
  • Деловая репутация: Отсутствие судебных разбирательств, конфликтов с партнерами.
  • ESG-риски: Экологические, социальные факторы и факторы корпоративного управления. Банки все чаще анализируют углеродный след, социальную ответственность, корпоративное управление, внедряя внутренние ESG-скоринги.
• Прочие факторы:
  • Юридические аспекты: Отсутствие судебных дел, арбитражных споров, которые могут повлиять на финансовое положение.
  • Зависимость от ключевых поставщиков или клиентов: Чрезмерная зависимость может быть риском.

Системы присвоения классов кредитоспособности

По результатам комплексной оценки каждому заемщику (как физическому, так и юридическому) присваивается определенный класс кредитоспособности или кредитный рейтинг. Это позволяет банкам стандартизировать риски и принимать решения на основе четких критериев.

Рейтинговая система оценки обычно включает:

1. Расчет системы финансовых показателей: Для юридических лиц это набор коэффициентов, для физических – скоринговый балл.
2. Разбивка полученных показателей на категории: Каждому показателю присваивается определенное количество баллов в зависимости от его значения.
3. Итоговый расчет суммы баллов: С учетом веса и категории каждого показателя.

Многие банки используют внутренние балльные системы, где заемщикам присваивается от 1 до 5 классов кредитоспособности:

• I класс (высокая кредитоспособность): Соответствует диапазону баллов от 100 до 150. Такие заемщики характеризуются низким риском дефолта (вероятность дефолта (PD) может составлять менее 1%) и получают лучшие условия кредитования.
• II класс (средняя кредитоспособность): Соответствует диапазону баллов от 151 до 250. Риск дефолта выше (PD 1-5%), кредитование требует взвешенного подхода.
• III класс (низкая кредитоспособность): Соответствует диапазону баллов от 251 до 300. Риск дефолта значительно выше (PD более 5%), кредитование связано с повышенным риском.
• IV и V классы: Обозначают повышенный и критический риск соответственно, часто приводя к отказу в кредите.

Классификация может быть и более простой:

• Первоклассные заемщики: Кредитование не вызывает сомнений.
• Заемщики второго класса: Требует взвешенного подхода, возможно, с дополнительным обеспечением или более высокими процентными ставками.
• Заемщики третьего класса: Связано с повышенным риском, часто ведет к отказу или очень жестким условиям.

Интегральный показатель оценки кредитоспособности (И_К), особенно для юридических лиц, может рассчитываться как взвешенная сумма различных коэффициентов (ликвидности, финансовой независимости, рентабельности продаж).

Например, для I категории кредитоспособности может требоваться И_К > 2,35 (или менее 1,25 для другого типа шкалы, где чем ниже значение, тем лучше), при этом рентабельность продаж должна быть не менее 5-10%. Для II категории И_К может находиться в диапазоне от 1,25 до 2,35, а для III категории — менее 1,25 (или более 2,35).

Корректировка класса кредитоспособности может происходить в зависимости от дополнительных показателей. Например, наличие сильного поручителя или высоколиквидного залога может повысить класс заемщика, а негативные события (судебные иски, значительное падение выручки) – понизить. Этот динамический процесс обеспечивает гибкость и адаптивность системы оценки.

Нормативно-правовое регулирование кредитования и оценки кредитоспособности в РФ

Правовое поле, регулирующее кредитование в Российской Федерации, представляет собой многоуровневую систему, где законы и подзаконные акты Центрального Банка РФ играют ключевую роль. Понимание этой системы критически важно для всех участников кредитных отношений, а особенно для банков, которые обязаны строго следовать установленным правилам. Актуальность законодательства постоянно поддерживается благодаря регулярным изменениям и дополнениям, некоторые из которых вступили в силу или ожидаются в 2025 году.

Основы правового регулирования кредитных отношений

Фундамент регулирования кредитных отношений заложен в основных законодательных актах страны:

• Конституция РФ: Гарантирует основные права и свободы граждан в сфере экономической деятельности, включая право на свободное распоряжение имуществом и ведение предпринимательской деятельности, что является базой для кредитования.
• Гражданский кодекс Российс��ой Федерации (часть вторая, глава 42 «Заем и кредит»): Является основным документом, регулирующим гражданско-правовые отношения в сфере кредитования. Он устанавливает понятия кредитного договора, займа, определяет условия их заключения, права и обязанности сторон. Глава 23 ГК РФ «Обеспечение исполнения обязательств» описывает различные формы обеспечения кредитов, такие как залог, поручительство, банковская гарантия, что является критически важным для минимизации кредитных рисков.
• Федеральный закон от 02.12.1990 № 395-1 «О банках и банковской деятельности»: Этот закон является основным для банковской системы, регулируя деятельность банков, включая предоставление кредитов. Он определяет правовой статус «кредитной организации» и «банка», виды банковских операций, нормы о регистрации, лицензировании, реорганизации и ликвидации банков. Статья 33 этого закона специально регулирует обеспечение возвратности кредитов, закрепляя такие инструменты, как залог, гарантии, поручительства и другие способы, предусмотренные законодательством.
• Федеральный закон от 10.07.2002 № 86-ФЗ «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)»: Устанавливает статус, цели деятельности, функции Банка России как мегарегулятора финансового рынка. Описывает его органы управления, требования к отчетности кредитных организаций, а также основные инструменты и методы денежно-кредитной политики, которые прямо или косвенно влияют на условия кредитования.
• Федеральный закон от 30.12.2004 № 218-ФЗ «О кредитных историях»: Чрезвычайно важный закон, устанавливающий правовые и организационные основы для сбора, хранения и использования информации об исполнении заемщиком своих обязательств. Он определяет понятие и состав кредитной истории, порядок ее формирования, хранения и использования, а также регулирует деятельность бюро кредитных историй (БКИ), которые являются ключевым источником данных для оценки кредитоспособности.
• Федеральный закон от 21.12.2013 № 353-ФЗ «О потребительском кредите (займе)»: Специализированный закон, регулирующий отношения, возникающие в связи с предоставлением потребительского кредита физическому лицу для целей, не связанных с предпринимательской деятельностью. Он детально определяет условия кредитного договора (общие и индивидуальные), права и обязанности заемщика и кредитора, устанавливает требования к полной стоимости кредита. Важно отметить, что он не применяется к ипотечному кредитованию.
• Федеральный закон № 102-ФЗ «Об ипотеке (залоге недвижимого имущества)»: Специальный закон, регламентирующий все вопросы и условия предоставления ипотечного кредита, а также порядок регистрации и обращения взыскания на заложенное недвижимое имущество.
• Федеральный закон № 2300-1 «О защите прав потребителей»: Обеспечивает защиту прав заемщика как потребителя финансовых услуг, устанавливая общие принципы информирования, ответственности и возможности досудебного и судебного урегулирования споров.
• Положение Банка России от 28.06.2017 № 590-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности»: Это ключевой нормативный акт, устанавливающий общие методологические подходы по оценке кредитного риска и формированию резервов кредитными организациями. Оно определяет классификацию ссуд по категориям качества (I-V) в зависимости от финансового положения заемщика и качества обслуживания долга, что напрямую влияет на объем резервов и, соответственно, на капитал банка.
• Инструкция Банка России от 26.05.2025 № 220-И «Об обязательных нормативах и надбавках к нормативам достаточности собственных средств (капитала) банков с универсальной лицензией и об осуществлении Банком России надзора за их соблюдением»: Эта новая Инструкция, зарегистрированная в Минюсте России 11.07.2025 (регистрационный № 82895) и вступившая в силу с 18 августа 2025 года, заменила Инструкцию Банка России от 29.11.2019 № 199-И. Она устанавливает методики определения и числовые значения обязательных нормативов банков (например, нормативы достаточности капитала, ликвидности), а также порядок расчета и соблюдения надбавок к ним. Эти нормативы напрямую влияют на кредитную активность банков, поскольку ограничивают их возможности по выдаче кредитов в зависимости от размера капитала и принимаемых рисков.
• Указание Банка России от 27.09.2024 № 6874-У «О дополнительных требованиях к раскрытию кредитным рейтинговым агентством кредитных рейтингов и прогнозов по кредитным рейтингам»: Вступило в силу с 1 октября 2025 года. Оно обязывает кредитные рейтинговые агентства (КРА) раскрывать больше информации о присвоенных рейтингах и прогнозах, в том числе описывать влияние ключевых факторов на кредитный рейтинг и публиковать оценку самостоятельной кредитоспособности оцениваемого лица (без учета внешней поддержки).

  Это повышает прозрачность рынка и качество информации для инвесторов и кредиторов.

• Указание Банка России от 25.11.2014 № 3453-У «Об особенностях использования рейтингов кредитоспособности в целях применения нормативных актов Банка России»: Определяет даты, по состоянию на которые принимаются рейтинги кредитоспособности, что обеспечивает единообразие в их применении банками.

Актуальные изменения в законодательстве (на 09.10.2025)

Финансовый рынок постоянно развивается, и законодательство не остается в стороне, адаптируясь к новым вызовам и потребностям. На 09.10.2025 года можно выделить несколько ключевых изменений:

Федеральный закон от 13.02.2025 № 9-ФЗ (вступил в силу с 1 сентября 2025 года)

Этот закон вводит ряд значительных новаций, направленных на защиту потребителей и борьбу с мошенничеством:

• «Период охлаждения» для потребительских кредитов:
  • При сумме кредита от 50 000 до 200 000 рублей средства передаются заемщику не ранее 4 часов после подписания кредитного договора.
  • При сумме кредита более 200 000 рублей — не ранее 48 часов.

  В течение этого «периода охлаждения» заемщик имеет право отказаться от получения кредитных средств без каких-либо штрафных санкций.

• Исключения из «периода охлаждения»: Данное правило не распространяется на:
  • Кредиты с поручителями.
  • Залоговые автокредиты, если средства переводятся напрямую автодилерам.
  • Рефинансирование кредитов без увеличения суммы.
  • Кредиты, выданные через уполномоченное лицо.
  • Кредиты на оплату товаров/услуг, если деньги переводятся напрямую продавцу (кроме онлайн-покупок).
• Новые требования по борьбе с мошенничеством: Банки и МФО обязаны проверять личность получателя средств по базе данных Банка России о мошеннических переводах. При наличии сведений о мошенничестве банк или МФО обязаны отказать в переводе средств. Это важная мера для защиты клиентов от социальной инженерии и других видов мошенничества.
• Ответственность кредитора: При возбуждении уголовного дела по факту хищения средств, если банк или МФО нарушили требования по защите клиентов (например, не проверили по базе данных ЦБ), они не смогут требовать исполнения обязательств от заемщика, начислять проценты и уступать права требования. Это стимулирует банки к более ответственному подходу.
• Самозапрет на кредиты: С 1 марта 2025 года физические лица получили право устанавливать самозапрет на заключение договоров потребительского кредита (займа) через МФЦ или портал Госуслуги. Это позволяет гражданам защитить себя от мошеннических действий, когда злоумышленники пытаются оформить кредит на их имя. Исключения составляют ипотечные и автокредиты.

Проект Федерального закона № 887449-8 (планируется вступление в силу с 1 сентября 2025 года)

Данный проект закона, призванный улучшить условия для заемщиков, находится на рассмотрении, но его вступление в силу ожидается с 1 сентября 2025 года:

• Ограничение начислений по потребкредитам/займам: Максимальная сумма начислений по потребительским кредитам/займам сроком до одного года, включая проценты, комиссии и штрафы, составит 100% от суммы кредита (ранее этот лимит составлял 130%).

  Это снизит долговую нагрузку на заемщиков.

• Увеличение предельной суммы основного долга по микрозаймам для компаний/ИП: Лимит увеличится до 15 млн рублей (ранее 5 млн рублей), что расширит доступность финансирования для малого и среднего бизнеса.
• Запрет на новацию обязательств для МФО: Микрофинансовые организации не смогут заключать соглашения о новации обязательств в новый договор или дополнительные соглашения, включающие в основной долг непогашенные проценты и штрафы. Это предотвратит «накапливание» долгов и усложнит реструктуризацию на невыгодных для заемщика условиях.

Изменения в Положение № 590-П

Планируется введение дополнительных требований при учете фактора поддержки со стороны государства при оценке финансового положения госкомпаний:

• Банк России планирует разрешить использование экспертного фактора господдержки только при соблюдении конкретных условий, включая наличие реальной докапитализации, субсидий или иных мер поддержки, значимых относительно общего бюджета компании, за последние три года. Это сделает оценку более объективной и снизит риски для банков.

Проект указаний ЦБ (май 2024 г.), реализованный в Указании Банка России от 27.09.2024 № 6874-У

Данный проект, вступивший в силу с 1 октября 2025 года, обязывает кредитные рейтинговые агентства публиковать оценку самостоятельной кредитоспособности оцениваемого лица, описывая количественные и качественные факторы, влияющие на кредитный рейтинг и прогноз по нему. Это способствует большей прозрачности и детализации в работе рейтинговых агентств, что, в свою очередь, улучшает качество информации для банков и инвесторов.

Эти изменения отражают стремление регулятора не только обеспечить стабильность финансовой системы, но и защитить интересы потребителей, а также адаптировать законодательство к новым экономическим реалиям и технологическим вызовам.

Кредитные риски и роль эффективной оценки кредитоспособности в их минимизации

В сфере кредитования риск — это постоянный спутник. Банки, как ключевые игроки на этом поле, ежедневно сталкиваются с вероятностью того, что заемщик не сможет или не захочет выполнить свои обязательства. Именно поэтому глубокое понимание кредитных рисков и разработка эффективных механизмов их минимизации являются центральными задачами банковского риск-менеджмента.

Сущность и виды кредитных рисков

Кредитный риск — это вероятность возникновения у кредитора убытков в случае неспособности заемщика погасить в срок задолженность по основному долгу и начисленным процентам. Это, по сути, риск того, что заемщик не сможет выполнить свои финансовые обещания перед кредитором.

Кредитные риски можно классифицировать по нескольким основаниям:

• По источнику возникновения:
  • Внешние (макроэкономические): Эти риски не зависят от конкретного заемщика или банка, а обусловлены общей экономической ситуацией. Примеры: снижение темпов экономического развития, нестабильность правовой системы (институциональные риски), проблемы в отдельных отраслях (отраслевые риски), высокая инфляция, рост стоимости заемных средств (изменение ключевой ставки Центрального Банка).
  • Внутренние: Эти риски связаны непосредственно с деятельностью заемщика или кредитора. Примеры: риски заемщика (снижение доходов, невыполнение обязательств, риски, связанные с обеспечением займа), риски кредитора (ошибки в кредитной политике, неэффективная рыночная стратегия банка, недостаточный анализ).
• По охвату:
  • Индивидуальный кредитный риск: Возникает, когда конкретный заемщик (физическое или юридическое лицо) не может выполнить свои обязательства. Это наиболее очевидный вид риска.
  • Системный кредитный риск: Обусловлен глобальными экономическими или политическими факторами, которые одновременно затрагивают множество заемщиков и могут привести к цепной реакции дефолтов. Примеры: экономические кризисы, обвалы финансовых рынков.
  • Концентрационный кредитный риск: Возникает, когда финансовое учреждение сосредотачивает слишком много кредитов в одной отрасли, регионе, одному крупному заемщику или группе взаимосвязанных заемщиков. Если этот сегмент экономики или конкретный заемщик сталкиваются с проблемами, банк несет значительные потери.
  • Страновой кредитный риск: Связан с политической нестабильностью или экономическими проблемами в стране, где находится заемщик или где осуществляется его основная деятельность. Примеры: валютные колебания, введение санкций, изменения в законодательстве, экспортные ограничения.
  • Риск контрагента: Связан с тем, что партнер по сделке (например, другой банк в межбанковском кредитовании, или эмитент ценных бумаг, которыми владеет банк) не выполнит свои обязательства.
• По типу потерь:
  • Риск неисполнения кредитных обязательств (credit default risk): Фундаментальный риск потерь, возникающих ввиду маловероятности дебитора произвести выплаты полностью или частично.
  • Риск просрочки (ликвидности): Вероятность задержки выплат по кредиту, которая может привести к снижению ликвидности самой кредитной организации.
  • Риск обеспечения по кредиту: Связан с трудностями реализации заложенного имущества (например, падение рыночной стоимости залога, юридические сложности с взысканием).
  • Риск достаточности капитала: Характеризуется неспособностью банка отвечать по собственным долговым обязательствам из-за чрезмерных кредитных потерь.
  • Процентный риск: Неопределенность во времени и тенденциях изменения процентных ставок, приводящая к тому, что средняя стоимость привлеченных ресурсов превысит среднюю ставку по выданным кредитам, снижая маржу банка.
• ESG-риски: Это относительно новая, но быстро набирающая актуальность группа рисков кредитования, включающая экологические, социальные факторы и факторы общего корпоративного управления. Они описываются качественными, неформализованными характеристиками, но могут иметь серьезные финансовые последствия. В российской банковской практике активно развиваются подходы к оценке ESG-рисков, включающие анализ углеродного следа, корпоративного управления, социальной ответственности и воздействия на окружающую среду. Ряд российских банков внедряет внутренние ESG-скоринги и методологии для учета этих факторов при принятии кредитных решений (например, отказ в кредитовании проектов, наносящих значительный экологический вред).

Факторы кредитного риска

Кредитный риск формируется под влиянием множества факторов:

• Финансовое состояние заемщика: Это основной фактор. Финансово устойчивые заемщики с высоким уровнем дохода, низкой долговой нагрузкой и хорошей кредитной историей имеют значительно более высокие шансы на выполнение обязательств. Например, у финансово устойчивых заемщиков вероятность дефолта (PD) может быть в несколько раз ниже (менее 1%), чем у заемщиков со средним финансовым положением (3-5%).
• Экономические условия: Общая экономическая конъюнктура сильно влияет на кредитный риск. Во время экономического роста заемщики обычно имеют больше возможностей для выплаты долгов. В условиях экономического спада или кризиса кредитный риск резко возрастает, поскольку доходы населения и прибыль компаний снижаются. Например, в периоды экономического спада в России (2014-2015, 2020 годы) наблюдался рост доли просроченной задолженности по кредитам на 2-5 процентных пунктов.
• Степень риска отдельных видов ссуд: Определяется их качеством. Например, ипотечные кредиты, обеспеченные недвижимостью, могут иметь более низкий риск, чем необеспеченные потребительские кредиты.
• Ценовая политика банка: Неадекватно низкие процентные ставки по высокорисковым кредитам могут привести к недооценке риска и убыткам.
• Качество кредитного портфеля банка в целом: Концентрация рисков, недостаточное резервирование, низкое качество обеспечения.
• Уровень риск-менеджмента банка: Эффективность систем оценки, мониторинга и управления рисками.
• Факторы, специфичные для заемщика: Помимо финансового состояния, это качество управления (для ЮЛ), репутация, юридические аспекты.
• Отраслевые факторы: Некоторые отрасли более восприимчивы к экономическим циклам, изменениям в регулировании или технологическим прорывам, что влияет на стабильность заемщиков в этих секторах.

Роль оценки кредитоспособности в минимизации кредитных рисков

Эффективная оценка кредитоспособности является не просто важным, а критически важным инструментом в системе управления кредитным риском. Она выступает в роли первой линии защиты банка от потенциальных потерь.

• Первая линия защиты: Оценка кредитоспособности — это тщательная и всесторонняя оценка потенциального заемщика перед выдачей кредита. Это как фильтр, который пропускает надежных клиентов и отсеивает рискованных.
• Предотвращение высокорисковых позиций: Качественная оценка помогает предотвратить попадание в кредитный портфель банка высокорисковых позиций, активно снижая кредитный риск с самого начала. Она позволяет банку избежать выдачи кредитов тем, кто с высокой вероятностью не сможет их вернуть.
• Обоснованные решения: Позволяет организа��иям принимать обоснованные решения относительно условий кредитования, защищать свои активы, поддерживать здоровые денежные потоки и защищаться от дефолтов и финансовых потерь. Благодаря оценке, банк может предложить адекватную процентную ставку, срок и требования к обеспечению.
• Определение кредитного рейтинга: Позволяет оценить надежность клиента, его долговую нагрузку и капитал, присвоив ему определенный класс кредитоспособности. Этот рейтинг является основой для дальнейших решений.
• Инструмент управления кредитным риском: Оценка кредитоспособности заемщика является неотъемлемой и фундаментальной частью всего процесса управления кредитным риском коммерческого банка.
• Автоматизация и точность: Современные системы оценки, основанные на искусственном интеллекте и машинном обучении, автоматизируют сбор и анализ огромных объемов кредитных данных, генерируют высокоточные кредитные рейтинги и профили риска. Внедрение ИИ-систем в кредитный скоринг позволяет снизить количество «плохих» кредитов на 10-20% и сократить время на принятие решения с нескольких дней до нескольких минут, а также улучшить показатель AUC (Area Under the Curve) в моделях прогнозирования дефолта на 5-15%.
• Комплексный анализ: Эффективная оценка включает не только финансовый анализ и кредитный скоринг, но и использование таких фреймворков, как 5 «С» кредита, которые обеспечивают всесторонний взгляд на заемщика:
  • Character (Характер): Репутация и кредитная история заемщика, его добросовестность и готовность выполнять обязательства.
  • Capacity (Вместимость/Способность): Способность заемщика погасить долг, анализируется его денежный поток и соотношение долга к доходу.
  • Capital (Капитал): Собственный капитал заемщика, его финансовая устойчивость, наличие активов.
  • Collateral (Залог): Имущество, которое может быть реализовано в случае дефолта, снижая потери кредитора.
  • Conditions (Условия): Условия кредитования и общая экономическая конъюнктура, влияющие на способность заемщика выполнять обязательства.
• Отсеивание проблемных заемщиков: Тщательное изучение показателей претендентов позволяет отсеять тех, с кем при погашении займа могут возникнуть проблемы, еще до выдачи кредита.
• Совершенствование методик: Постоянное совершенствование методик оценки кредитоспособности (включая использование новых финансовых технологий) позволяет банкам расширять активные операции и одновременно снижать кредитные риски.
• Непрерывный мониторинг и системы раннего оповещения: Оценка кредитоспособности не заканчивается выдачей кредита. Постоянная бдительность после его предоставления, регулярные финансовые обзоры и индикаторы раннего предупреждения помогают выявить ухудшение кредитоспособности до наступления дефолта.

Инструменты управления и минимизации кредитных рисков

Помимо качественной оценки кредитоспособности, банки используют ряд других инструментов для управления и минимизации рисков:

• Диверсификация кредитного портфеля: Распределение кредитов по группам риска, видам хозяйственной деятельности, регионам и отраслям. Это позволяет избежать концентрационного риска. Эффективная диверсификация кредитного портфеля может включать установление лимитов на максимальную долю кредитов для одной отрасли (например, не более 10-15%) или одного крупного заемщика (не более 5% от капитала банка).
• Страхование кредитных рисков и кредитные деривативы: Передача части кредитного риска страховым компаниям или использование финансовых инструментов, таких как кредитные дефолтные свопы. В России страхование кредитных рисков активно используется, особенно в сегменте экспортного кредитования и ипотеки. Кредитные деривативы используются крупными банками, но менее распространены по сравнению с западными рынками.
• Установление лимитов на объемы кредитования (кредитные ограничения): Ограничение максимального размера кредитов для отдельных заемщиков, отраслей или групп заемщиков.
• Обеспечение: Использование залога (движимого и недвижимого имущества), гарантий и поручительств. Залог позволяет снизить потенциальные потери при дефолте (Loss Given Default, LGD) на 30-50%. По данным Банка России, значительная часть корпоративных кредитов обеспечена залогом (до 70-80% портфеля).
• Ценообразование, основанное на риске: Более высокий уровень кредитного риска должен быть связан с более высокими затратами получения займа. Это означает, что процентная ставка по кредиту для заемщика с высоким кредитным риском будет выше (например, на 3-5 процентных пунктов), чем для заемщика с низким риском, чтобы компенсировать банку ожидаемые потери от дефолта.
• Непрерывный мониторинг: Постоянный контроль за финансовым состоянием заемщика и своевременное реагирование на любые изменения.

Таким образом, эффективная оценка кредитоспособности – это не просто бюрократическая процедура, а жизненно важный элемент управления кредитным риском, который позволяет банкам не только защитить свои активы, но и способствовать устойчивому развитию экономики.

Современные тенденции, вызовы и перспективы развития методов оценки кредитоспособности

Мир финансов находится в постоянном движении, и методы оценки кредитоспособности не являются исключением. Цифровизация, прорывные технологии искусственного интеллекта и большие данные, а также динамично меняющаяся экономическая конъюнктура радикально трансформируют подходы к кредитному анализу. Эти изменения приносят как беспрецедентные возможности, так и новые вызовы, требующие адаптации и инноваций, особенно в условиях российской специфики.

Цифровизация и финтех-инновации в оценке кредитоспособности

Эпоха цифровой трансформации оказала глубокое влияние на банковский сектор, заставив традиционные ручные методы оценки кредитоспособности уступить место сложным системам, использующим технологии и данные для принятия более быстрых и точных решений.

• Кредитный конвейер: Это один из ярких примеров цифровизации. Он позволяет значительно ускорить обработку клиентских заявок, стандартизировать процессы, исключить потенциальные ошибки при оценке уровня кредитоспособности и, как следствие, повысить эффективность кредитных сделок. Использование кредитных конвейеров сокращает время обработки заявки на потребительский кредит с нескольких дней до 15-30 минут, а также снижает операционные издержки банка на 20-30%.
• Финтех-инновации: Эти прорывные технологии позволяют банкам обрабатывать и анализировать огромные объемы данных из различных источников, что ведет к улучшению оценки рисков и предоставлению более персонализированных услуг.
• Развитие альтернативных систем оценки: Позволяет банкам расширить активные операции и предоставить доступ к финансовым ресурсам для тысяч клиентов, которые ранее не имели достаточной кредитной истории или доступа к традиционным банковским услугам.

Искусственный интеллект и машинное обучение в кредитном скоринге

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) стали настоящей революцией в кредитном скоринге. Эти технологии позволяют выйти за рамки традиционных статистических моделей, обрабатывая и находя неочевидные закономерности в колоссальных массивах данных.

• Масштабное использование в российских банках: ИИ активно используется многими ведущими российскими банками для улучшения процессов скоринга клиентов. Например, в Сбербанке 100% решений по кредитам физическим лицам принимаются с использованием ИИ. ВТБ также активно внедряет ИИ в кредитование, используя его для 95% решений по розничным кредитам, что позволяет обрабатывать до 100 тысяч заявок в день.
• Преимущества использования ИИ:
  • Ускорение процесса принятия решений: ИИ-системы способны принимать решения по кредитным заявкам за считанные минуты или даже секунды, в отличие от часов или дней, требуемых при ручной обработке.
  • Снижение операционных расходов и оптимизация затрат: Внедрение ИИ в кредитный процесс может сократить операционные расходы на 15-25% за счет автоматизации рутинных операций и снижения потребности в большом штате андеррайтеров.
  • Повышение точности оценки рисков и прогноза кредитных рисков: Модели на основе машинного обучения могут повышать точность прогнозирования дефолта на 5-15% по сравнению с традиционными статистическими моделями, а также снижать уровень невозврата кредитов на 10-20%.
  • Расширение клиентской базы: Возможность безопасно обслуживать клиентов с небольшим досье или лиц, не имеющих кредитной истории (благодаря использованию альтернативных данных).

    Использование альтернативных данных и ИИ позволяет банкам включать в скоринговые модели до 15-20% новых клиентов, которые ранее не имели достаточной кредитной истории.

  • Автоматизация оценки кредитоспособности: Минимизирует человеческое вмешательство.
  • Адаптивность моделей: Модели машинного обучения способны быстро адаптироваться к изменениям на рынке или в поведении заемщиков, что позволяет более гибко реагировать на изменяющиеся условия и минимизировать риски.
  • Персонализация: Возможность предлагать клиентам более персонализированные условия кредитования на основе их уникального профиля риска.
• Недостатки и вызовы использования ИИ:
  • Проблема «черного ящика»: Трудность понимания того, как сложная модель ИИ приняла конкретное решение о выдаче кредита. Это создает проблемы для соблюдения нормативных требований (например, при объяснении причин отказа в кредите) и для самого заемщика (отсутствие прозрачности).
  • Алгоритмическое смещение (предвзятость): ИИ может увековечить или даже усилить предвзятость, присутствующую в обучающих данных, что может привести к дискриминации определенных групп заемщиков.
  • Конфиденциальность и безопасность данных: Сбор и анализ больших объемов личной информации о заемщиках вызывают серьезные вопросы касательно защиты персональной информации и конфиденциальности данных.
  • Дороговизна и сложность: Разработка и внедрение сложных ИИ-скоринговых систем может стоить от нескольких миллионов до десятков миллионов рублей, а обучение и обслуживание таких моделей требуют высококвалифицированных специалистов и постоянных инвестиций.

Большие данные (Big Data) и альтернативные источники информации

Большие данные – это не просто много данных, это совокупность технологий и методов для обработки и анализа огромных объемов структурированной и неструктурированной информации из разнообразных источников.

• Источники Big Data: Включают внешние и внутренние базы данных, социальные сети, прессу, транзакционные данные, данные геопозиционирования и многое другое.
• Преимущества: Позволяют аналитикам строить более сложные и точные модели кредитоспособности, используя машинное обучение вместо простых алгоритмов. Интеграция Big Data и машинного обучения в кредитный скоринг позволяет увеличить предсказательную силу моделей (показатель Gini) на 10-20% по сравнению с моделями, основанными на ограниченных данных.
• Функции Big Data в кредитовании:
  • Анализ соцсетей, направленности платежей и переводов.
  • Верификация данных, выявление отклонений и аномалий для обнаружения мошенничества.
  • Создание систем раннего предупреждения о потенциальных проблемах с платежеспособностью.
  • Ценообразование на основе риска, более точное определение процентной ставки.
• Альтернативные данные для оценки кредитоспособности:
  • Сведения из социальных сетей: Анализ активности, стабильности профиля, типа контента, сетевого окружения, что косвенно коррелирует с надежностью заемщика. Активность в деловых сетях может рассматриваться как позитивный фактор.
  • Данные платежных систем: Информация о регулярных платежах (коммунальные услуги, интернет, штрафы) и их своевременности, а также о структуре расходов и поступлений. Формирует поведенческий профиль клиента и используется для оценки его финансовой дисциплины.
  • Геолокация: Может использоваться для проверки адреса проживания/работы, а также для выявления аномального поведения, связанного с возможным мошенничеством (например, подача заявки из региона, отличного от места жительства).
  • Данные мобильных операторов: (например, стабильность использования номера, тарифный план, наличие роуминга).

    Используются для оценки платежеспособности, особенно для молодых клиентов или при отсутствии полноценной кредитной истории.

  • Поведенческие данные после оформления кредита: Регулярность и своевременность внесения платежей, остаток задолженности, использование кредитных лимитов, транзакционная активность.
  • Внутренняя информация о том, как клиенты используют приложение компании: Позволяет оценить их лояльность и финансовое поведение.
• Вызовы: Трудно определить, какие данные точные, а какие нет из-за большого количества источников, что ведет к методологическим рискам. Необходимы сложные системы верификации и очистки данных.

Этические и регуляторные аспекты применения ИИ

Быстрое внедрение ИИ в финансовый сектор вызывает острые этические и регуляторные вопросы, требующие внимательного подхода.

• Кодекс этики ИИ (ЦБ РФ, июль 2025): Банк России утвердил Кодекс этики ИИ для финансового рынка в июле 2025 года, который носит рекомендательный характер. В его основе лежат пять основных принципов:
  • Человекоцентричность: Признание права клиента отказаться от использования ИИ и требовать пересмотра решений человеком.
  • Справедливость: Исключение дискриминации по любым признакам (национальность, раса, политические взгляды, вероисповедание).

    Модели ИИ должны быть свободны от алгоритмического смещения.

  • Прозрачность: Полное информирование клиентов о применении ИИ, необходимость разработки «объяснимых» моделей ИИ, чтобы причины решений могли быть поняты и обоснованы.
  • Безопасность и надежность: Контролируемость и предсказуемость систем, регулярная проверка качества работы ИИ и соблюдение конфиденциальности данных.
  • Ответственное управление рисками: Управление рисками на всех этапах жизненного цикла ИИ.
• Регулирование ИИ в кредитном скоринге: Это сложный вопрос, требующий экспертной оценки для определения целесообразности вмешательства. В апреле 2025 года в России разработан проект закона о регулировании ИИ, который предлагает обязательную государственную регистрацию и сертификацию для высокорисковых систем ИИ (к которым относится кредитный скоринг), а также установление ответственности разработчиков и операторов за их функционирование.
• Проблемы: Необходимость переобучать модели на изменившиеся условия, а также бороться с предвзятостью ИИ, которая может быть заложена в исходных данных. Инициатива по правовому регулированию использования технологий ИИ в кредитном скоринге должна исходить от ЦБ РФ.

Влияние изменяющейся экономической конъюнктуры и отраслевых особенностей

Экономическая турбулентность и структурные изменения в экономике также диктуют необходимость адаптации методов оценки кредитоспособности.

• Кризисное состояние экономики: В условиях кризисного состояния российской экономики (например, после введения санкций в 2022 году) многие хозяйствующие субъекты сталкиваются с острой нехваткой финансовых ресурсов. Значительно возросла волатильность на финансовых рынках, что привело к ужесточению условий кредитования для многих компаний.
• Рост спроса на финансирование: Спрос на финансовые ресурсы предприятий и организаций существенно возрос из-за сужения доступа к зарубежным источникам финансирования (после 2022 года доступ российских компаний к международным рынкам капитала был значительно ограничен, что привело к росту спроса на кредиты от российских банков на 15-25%).
• Учет отраслевого фактора: Существует острая необходимость учитывать отраслевой фактор в методике оценки кредитоспособности банковского заемщика с целью повышения ее эффективности. Банки заинтересованы в создании и совершенствовании методик, учитывающих особенности функционирования различных отраслей промышленности, сельского хозяйства, а при кредитовании физических лиц — особенности экономического положения граждан (например, сезонность доходов).
• Сегментация клиентов: Анализ данных помогает банкам сегментировать клиентскую базу в зависимости от финансового поведения и уровня дохода, что позволяет совершенствовать стратегию взаимодействия с клиентами и предлагать индивидуальные условия кредитования.
• Адаптация финансового анализа: Необходимость постоянной адаптации финансового анализа к учету условий изменяющегося рынка.

Проблемы в текущей практике

Несмотря на все достижения, в текущей практике оценки кредитоспособности остаются нерешенные проблемы:

• Оценка МСП: Отсутствие единой эффективной методики оценки кредитоспособности предприятий малого и среднего бизнеса в отечественной практике. Оценка кредитоспособности МСП осложняется низкой прозрачностью финансовой отчетности, ограниченным доступом к данным и высокой чувствительностью к изменениям макроэкономической конъюнктуры, что требует разработки специфических, гибких методик.
• Дублирование показателей и субъективизм: В традиционных подходах часто наблюдается дублирование большинства показателей, акцент на качественные показатели и наличие субъективного фактора.
• Негибкость нормативных значений: Нормативные значения финансовых коэффициентов могут быть неизменными и не учитывать многочисленные отрасли экономики с разной объективной структурой доходов и расходов. В качестве решения этой проблемы предлагается внедрение отраслевых бенчмарков и динамической корректировки нормативных значений коэффициентов, что позволит более точно учитывать специфику различных секторов экономики и повысить объективность оценки.

Таким образом, современные тенденции в оценке кредитоспособности характеризуются глубокой интеграцией технологий, стремлением к максимальной точности и персонализации, а также необходимостью постоянной адаптации к сложным экономическим и регуляторным условиям.

Заключение

Путешествие по миру оценки кредитоспособности – это погружение в сложную, но захватывающую область, где экономическая теория встречается с жесткими реалиями банковской практики. Мы увидели, что кредит – это не просто деньги взаймы, а жизненно важный механизм, обеспечивающий перераспределение ресурсов, стимулирующий экономический рост и удовлетворяющий как личные, так и корпоративные финансовые потребности. Его роль в современной рыночной экономике невозможно переоценить, что делает задачу оценки кредитоспособности центральной для стабильности всей финансовой системы.

Анализ показал, что методы оценки кредитоспособности, будь то скоринговые системы для физических лиц или многофакторный финансовый анализ для юридических лиц, постоянно эволюционируют. От традиционного изучения кредитной истории и финансовых коэффициентов до сложнейших алгоритмов машинного обучения и использования больших данных – каждый инструмент направлен на минимизацию рисков и принятие обоснованных решений. Особое внимание мы уделили актуальным изменениям 2025 года в российском законодательстве, подчеркнув стремление регулятора не только обеспечить прозрачность и справедливость, но и защитить интересы заемщиков в условиях стремительной цифровизации.

В то же время, мы обозначили и вызовы, с которыми сталкиваются банки: это и «проблема черного ящика» в ИИ, и риски алгоритмического смещения, и необходимость адаптации к постоянно меняющейся экономической конъюнктуре. Эти проблемы требуют не только технологических решений, но и глубокого этического осмысления, что отражено в разработке «Кодекса этики ИИ» Банка России. Насколько глубоко и эффективно банки смогут интегрировать эти принципы в свою повседневную практику, будет определять их успех и доверие клиентов.

Таким образом, комплексный подход, постоянная адаптация методик к изменяющимся условиям и активное развитие технологий являются ключевыми факторами для обеспечения устойчивости банковской системы и экономического роста. Будущее оценки кредитоспособности, несомненно, будет связано с дальнейшей интеграцией ИИ, расширением использования альтернативных данных и углублением персонализации, но при этом неизменно останется в фокусе внимания регуляторов и общества, стремящихся к балансу между эффективностью и справедливостью.

Список использованной литературы

1. Горюнов И.В. Критериальный анализ оценки качества ссуд корпоративных заемщиков // Банковские услуги. 2004. № 5.
2. Ендовицкий Д.А., Бочарова И.В. Анализ и оценка кредитоспособности заемщика: учебно-методическое пособие. Москва: КНОРУС, 2005.
3. Лаврушин О.И., Афанасьева О.Н., Корниенко С.Л. Банковское дело: современная система кредитования: учебное пособие. Москва: КНОРУС, 2007.
4. Ефимов А.М. Современные методы оценки кредитоспособности физических лиц // Банковский ритейл. 2010. № 2.
5. О потребительском кредите (займе): Федеральный закон от 21.12.2013 № 353-ФЗ (ред. от 01.09.2025) // КонсультантПлюс.
6. О кредитных историях: Федеральный закон от 30.12.2004 № 218-ФЗ (ред. от 30.12.2004) // КонсультантПлюс.
7. Положение Банка России от 28.12.2017 № 626-П (ред. от 10.01.2023) «Об оценке финансового положения, о требованиях к финансовому положению и об основаниях для признания финансового положения неудовлетворительным учредителей (участников) кредитной организации (далее — учредителей (участников))». Доступ из СПС «КонсультантПлюс».
8. 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». Доступ из СПС «КонсультантПлюс».
9. Инструкция Банка России от 28.06.2017 № 180-И (ред. от 06.05.2019) «Об обязательных нормативах банков». Доступ из СПС «КонсультантПлюс».
10. О банках и банковской деятельности: Федеральный закон от 02.12.1990 № 395-I (ред. от 02.12.1990).

    Доступ из СПС «ГАРАНТ».

11. Что такое кредитный скоринг и как банки оценивают заемщиков // Банки.ру. URL: https://www.banki.ru/news/daytheme/?id=9858341 (дата обращения: 09.10.2025).
12. Кредитный скоринг // Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D1%81%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%BD%D0%B3 (дата обращения: 09.10.2025).
13. Кредитоспособность: понятие, методы оценки, отличия от платёжеспособности // «Ренессанс Банк». URL: https://rencredit.ru/articles/kreditosposobnost-ponyatie-metody-otsenki-otlichiya-ot-platezhesposobnosti/ (дата обращения: 09.10.2025).
14. Кредитоспособность физического лица: что это и как рассчитать // Тинькофф Журнал. URL: https://journal.tinkoff.ru/creditworthiness/ (дата обращения: 09.10.2025).
15. Скоринг (Scoring) // Loginom Wiki. URL: https://wiki.loginom.ru/articles/scoring.html (дата обращения: 09.10.2025).
16. Что такое кредитный скоринг: настоящее и будущее скоринговой системы банка // FIS. URL: https://fisgroup.ru/blog/chto-takoe-kreditnyy-skoring/ (дата обращения: 09.10.2025).
17. Fraud-scoring, скоринг // Банки.ру. URL: https://www.banki.ru/wikibank/fraud-scoring_skoring/ (дата обращения: 09.10.2025).
18. Аппликационный скоринг МБКИ // Міжнародне бюро кредитних історій. URL: https://creditinfo.ua/ru/applikacionnyy-skoring-mbki/ (дата обращения: 09.10.2025).
19. FRAUD-SCORING — что это простыми словами // Глоссарий Финуслуги.рy. URL: https://fingu.ru/glossary/fraud-scoring (дата обращения: 09.10.2025).
20. Оценка кредитоспособности физического лица // Vuzlit.ru. URL: https://vuzlit.ru/876527/ocenka_kreditosposobnosti_fizicheskogo_lica (дата обращения: 09.10.2025).
21. Кредитный скоринг. Как он работает и зачем нужен // Platforma. URL: https://platforma-online.ru/blog/kreditnyy-skoring/ (дата обращения: 09.10.2025).
22. Кредитный скоринг: что это и как работает // KMF. URL: https://kmf.kz/blog/chto-takoe-kreditnyi-skoring-i-kak-on-rabotaet/ (дата обращения: 09.10.2025).
23. Аппликационный скоринг (Application scoring) // Loginom Wiki. URL: https://wiki.loginom.ru/articles/application-scoring.html (дата обращения: 09.10.2025).
24. Что такое скоринг и как он помогает в принятии решений о кредите // CheckPerson. URL: https://checkperson.ru/blog/chto-takoe-skoring-i-kak-on-pomogaet-v-prinyatii-reshenij-o-kredite/ (дата обращения: 09.10.2025).
25. Почему поведенческий скоринг считается более точным по сравнению с другими видами скоринга? // Вопросы к Поиску с Алисой (Яндекс Нейро).

    URL: https://yandex.ru/search/question/17260593452296185888 (дата обращения: 09.10.2025).

26. Скоринг: как банки и МФО решают, давать ли вам кредит // Финансовая культура. URL: https://fincult.info/article/skoring-kak-banki-i-mfo-reshayut-davat-li-vam-kredit/ (дата обращения: 09.10.2025).
27. Поведенческий скоринг (Behavioral scoring) // Loginom Wiki. URL: https://wiki.loginom.ru/articles/behavioral-scoring.html (дата обращения: 09.10.2025).
28. BEHAVIORAL-SCORING — что это простыми словами // Глоссарий Финуслуги.рy. URL: https://fingu.ru/glossary/behavioral-scoring (дата обращения: 09.10.2025).
29. Коллекторский скоринг // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kollektorskiy-skoring (дата обращения: 09.10.2025).
30. Что такое Fraud-scoring // Moneyman. URL: https://moneyman.ru/blog/chto-takoe-fraud-scoring/ (дата обращения: 09.10.2025).
31. COLLECTION-SCORING — что это простыми словами // Глоссарий Финуслуги.рy. URL: https://fingu.ru/glossary/collection-scoring (дата обращения: 09.10.2025).
32. Fraud-scoring — что это такое простыми словами // глоссарий IF — InvestFuture. URL: https://investfuture.ru/glossary/fraud-scoring (дата обращения: 09.10.2025).
33. Скоринг: что это такое, какие данные оценивает скоринговая система, как повысить свой балл // Home Credit Bank. URL: https://www.homecredit.ru/blog/skoring-chto-eto-takoe (дата обращения: 09.10.2025).
34. Кредитоспособность заемщика: как оценивается, отличие от платежеспособности // OTP Банк. URL: https://www.otpbank.ru/blog/kreditosposobnost-zaemshhika-kak-ocenivaetsya-otlichie-ot-platezhesposobnosti/ (дата обращения: 09.10.2025).
35. Что такое кредитный скоринг: как считается, что оценивает и на что влияет // МТС Банк. URL: https://mtsbank.ru/media/chto-takoe-kreditnyy-skoring-kak-schitaetsya-chto-ocenivaet-i-na-chto-vliyaet/ (дата обращения: 09.10.2025).
36. Преимущества и недостатки кредитного скоринга как метода оценки кредитоспособности потенциального заемщика // Elibrary.ru. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=47352229 (дата обращения: 09.10.2025).
37. Алгоритм скоринга фрода для определения % вероятности фродового обращения // Fincom.group. URL: https://fincom.group/blog/algoritm-skoringa-froda-dlya-opredeleniya-veroyatnosti-frodovogo-obrashheniya/ (дата обращения: 09.10.2025).
38. Обзор моделей для оценки кредитоспособности физических лиц // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obzor-modeley-dlya-otsenki-kreditosposobnosti-fizicheskih-lits (дата обращения: 09.10.2025).
39. Методы оценки кредитоспособности заемщиков-физических лиц (на примере ПАО «Банк ВТБ 24») // Томский политехнический университет. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-otsenki-kreditosposobnosti-zaemschikov-fizicheskih-lits-na-primere-pao-bank-vtb-24 (дата обращения: 09.10.2025).
40. Анализ кредитоспособности заемщика: определение и методика расчета // Probankrotstvo.ru. URL: https://probankrotstvo.ru/analiz-kreditosposobnosti-zaemshhika/ (дата обращения: 09.10.2025).
41. Методика построения банковской скоринговой модели // Elib.bsu.by. URL: https://elib.bsu.by/bitstream/123456789/223708/1/%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D0%B8%D0%BA%D0%B0%20%D0%BF%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F%20%D0%B1%D0%B0%D0%BD%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B9%20%D1%81%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B9%20%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%20%D0%B4%D0%BB%D1%8F%20%D0%BE%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B8%20%D0%BA%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BE%D1%81%D0%BF%D0%BE%D1%81%D0%BE%D0%B1%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8%20%D1%84%D0%B8%D0%B7%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D1%85%20%D0%BB%D0%B8%D1%86.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
42. СКОРИНГОВАЯ ОЦЕНКА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/skoringovaya-otsenka-kreditosposobnosti-fizicheskih-lits (дата обращения: 09.10.2025).
43. Что такое скоринг простыми словами: виды, плюсы и минусы, для чего нужен // Credistory. URL: https://credistory.ru/blog/chto-takoe-skoring-prostyimi-slovami-vidyi-plyusyi-i-minusyi-dlya-chego-nuzhen (дата обращения: 09.10.2025).
44. Что такое кредитоспособность заемщика и как ее оценить // Газпромбанк. URL: https://www.gazprombank.ru/personal/credits/articles/chto-takoe-kreditosposobnost-zaemshchika/ (дата обращения: 09.10.2025).
45. Методы оценки кредитоспособности физических лиц: отечественный и зарубежный опыт // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-otsenki-kreditosposobyusnosti-fizicheskih-lits-otechestvennyy-i-zarubezhnyy-opyt (дата обращения: 09.10.2025).
46. В чем преимущества аппликативного скоринга по сравнению с другими методами оценки… // Вопросы к Поиску с Алисой (Яндекс Нейро).

    URL: https://yandex.ru/search/question/17260593452296185888 (дата обращения: 09.10.2025).

47. Сравнительная характеристика методов оценки кредитоспособности заемщиков коммерческого банка – физических лиц // Владивостокский государственный университет. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sravnitelnaya-harakteristika-metodov-otsenki-kreditosposobnosti-zaemschikov-kommercheskogo-banka-fizicheskih-lits (дата обращения: 09.10.2025).
48. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКОВ И СПОСОБЫ ИХ ПРИМЕНЕНИЯ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-otsenki-kreditosposobnosti-zaemschikov-i-sposoby-ih-primeneniya (дата обращения: 09.10.2025).
49. Скоринг: что это такое простыми словами, как устроена скоринговая модель // CreditCard.ru. URL: https://creditcard.ru/media/skoring-chto-eto-takoe/ (дата обращения: 09.10.2025).
50. Блог FIS: Построение скоринговой карты // Финансовые Информационные Системы. URL: https://fisgroup.ru/blog/skoring-karta/ (дата обращения: 09.10.2025).
51. Преимущества и недостатки современных скоринговых моделей, применяемых в Российской банковской практике // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/preimuschestva-i-nedostatki-sovremennyh-skoringovyh-modeley-primenyaemyh-v-rossiyskoy-bankovskoy-praktike (дата обращения: 09.10.2025).
52. Аппликейшн-скоринг на основе данных социальных сетей // FutureBanking. URL: https://futurebanking.ru/articles/4843 (дата обращения: 09.10.2025).
53. Экономическая сущность кредита // Vuzlit.ru. URL: https://vuzlit.ru/876356/ekonomicheskaya_suschnost_kredita (дата обращения: 09.10.2025).
54. КРЕДИТ И ЕГО РОЛЬ В РЫНОЧНОЙ ЭКОНОМИКЕ // Международный студенческий научный вестник (сетевое издание).

    URL: https://eduherald.ru/ru/article/view?id=12552 (дата обращения: 09.10.2025).

55. КРЕДИТ И ЕГО РОЛЬ В ЭКОНОМИКЕ // ScienceForum.ru. URL: https://www.scienceforum.ru/2024/article/2024001968 (дата обращения: 09.10.2025).
56. Что такое кредит: виды, формы и функции банковских потребительских кредитов // ВТБ. URL: https://www.vtb.ru/wiki/kredit/chto-takoe-kredit/ (дата обращения: 09.10.2025).
57. Сущность кредита и его свойства // Банки.ру. URL: https://www.banki.ru/wikibank/suschnost_kredita_i_ego_svoystva/ (дата обращения: 09.10.2025).
58. Тема 9. Сущность и формы кредита. Теории кредита // Studfile.net. URL: https://studfile.net/preview/4425661/page:4/ (дата обращения: 09.10.2025).
59. 35. Кредит как экономическая категория. Необходимость кредита. // Lektsii.org. URL: https://lektsii.org/6-118838.html (дата обращения: 09.10.2025).
60. Кредит и его роль в регулировании… // КубГУ. URL: https://kubsu.ru/sites/default/files/credit_and_its_role_in_regulating.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
61. Тема 8. Кредит: необходимость, сущность, функции, формы и законы // Studfile.net. URL: https://studfile.net/preview/4425661/page:3/ (дата обращения: 09.10.2025).
62. КРЕДИТ КАК ЭКОНОМИЧЕСКАЯ КАТЕГОРИЯ, ЕГО ФУНКЦИИ И ПРИНЦИПЫ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kredit-kak-ekonomicheskaya-kategoriya-ego-funktsii-i-printsipy (дата обращения: 09.10.2025).
63. 1 Кредит как экономическая категория, его основные функции // Lektsii.org. URL: https://lektsii.org/12-10803.html (дата обращения: 09.10.2025).
64. Кредит как экономическая категория это // Кредитный брокер Кредит Консалтинг. URL: https://credit-con.ru/kredit-kak-ekonomicheskaya-kategoriya-eto/ (дата обращения: 09.10.2025).
65. Кредит: что это такое, виды, функции и формы кредитов простыми словами // Совкомбанк. URL: https://sovcombank.ru/blog/kredity/kredit-chto-eto-takoe (дата обращения: 09.10.2025).
66. Значение и роль кредита в рыночной экономике // Vuzlit.ru. URL: https://vuzlit.ru/1198595/znachenie_kredita_rynochnoy_ekonomike (дата обращения: 09.10.2025).
67. Кредит и его роль в экономике // ЭЛЕКТРОННЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ВЕКТОР ЭКОНОМИКИ». URL: https://vectoreconomy.ru/images/publications/2020/10/finance/Bondarenko_Grebennikova.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
68. КРЕДИТНЫЕ ОТНОШЕНИЯ В УСЛОВИЯХ РЫНОЧНОЙ ЭКОНОМИКИ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kreditnye-otnosheniya-v-usloviyah-rynochnoy-ekonomiki (дата обращения: 09.10.2025).
69. Роль кредита в рыночной экономике РК // Stud.kz. URL: https://stud.kz/work/show/36976 (дата обращения: 09.10.2025).
70. Система оценки кредитоспособности заемщика: что это такое и как оценивается показатель для юридических лиц // Морской банк. URL: https://sea.bank/blog/sistema-otsenki-kreditosposobnosti-zaemshchika-chto-eto-takoe-i-kak-otsenivaetsya-pokazatel-dlya-yuridicheskikh-lits/ (дата обращения: 09.10.2025).
71. Оценка кредитоспособности предприятия // Юрдис. URL: https://jurdis.ru/ocenka-kreditosposobnosti-predpriyatiya/ (дата обращения: 09.10.2025).
72. Современные методы анализа кредитоспособности бизнеса // Финансовая компания «Третий Рим». URL: https://3rim.ru/info/sovremennye-metody-analiza-kreditosposobnosti-biznesa/ (дата обращения: 09.10.2025).
73. ОБЗОР МЕТОДИК ОЦЕНКИ КОММЕРЧЕСКИМИ БАНКАМИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЮРИДИЧЕСКИХ ЛИЦ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obzor-metodik-otsenki-kommercheskimi-bankami-kreditosposobnosti-yuridicheskih-lits (дата обращения: 09.10.2025).
74. МЕТОДИКА ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЮРИДИЧЕСКИХ ЛИЦ В КОММЕРЧЕСКИХ БАНКАХ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodika-otsenki-kreditosposobnosti-yuridicheskih-lits-v-kommercheskih-bankah (дата обращения: 09.10.2025).
75. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ КОРПОРАТИВНЫХ КЛИЕНТОВ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА: РОССИЙСКИЙ И ЗАРУБЕЖНЫЙ ОПЫТ // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. URL: https://applied-research.ru/ru/article/view?id=9680 (дата обращения: 09.10.2025).
76. Оценка кредитоспособности юридического лица // ЭБК system. URL: https://ebk.systems/blog/otsenka-kreditosposobnosti-yuridicheskogo-litsa (дата обращения: 09.10.2025).
77. Оценка кредитоспособности заемщиков коммерческого банка – юридических лиц // Владивостокский государственный университет. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-kreditosposobnosti-zaemschikov-kommercheskogo-banka-yuridicheskih-lits (дата обращения: 09.10.2025).
78. Анализ кредитоспособности субъекта хозяйствования // Электронная библиотека БГЭУ. URL: https://elib.bsue.by/bitstream/handle/123456789/10850/%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%20%D0%BA%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BE%D1%81%D0%BF%D0%BE%D1%81%D0%BE%D0%B1%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8%20%D1%81%D1%83%D0%B1%D1%8A%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%B0%20%D1%85%D0%BE%D0%B7%D1%8F%D0%B9%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F.pdf?sequence=1&isAllowed=y (дата обращения: 09.10.2025).
79. Финансовый анализ для кредитных аналитиков // Академия бизнеса EY. URL: https://www.ey.com/ru_ru/tax/academy/course/financial-analysis-for-credit-analysts (дата обращения: 09.10.2025).
80. Оценка кредитоспособности компании: полное руководство // Emagia.com. URL: https://www.emagia.com/ru/glossary/company-creditworthiness-assessment/ (дата обращения: 09.10.2025).
81. Коэффициенты ликвидности: формулы и их роль в оценке финансовой устойчивости // Сравни.ру. URL: https://www.sravni.ru/enciklopediya/info/koefficienty-likvidnosti-formuly-i-ikh-rol-v-ocenke-finansovoj-ustojchivosti/ (дата обращения: 09.10.2025).
82. Коэффициенты ликвидности // E-xecutive.ru. URL: https://www.e-xecutive.ru/wiki/index.php/%D0%9A%D0%BE%D1%8D%D1%84%D1%84%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%8B_%D0%BB%D0%B8%D0%BA%D0%B2%D0%B8%D0%B4%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8 (дата обращения: 09.10.2025).
83. Кредитный анализ предприятия // Банки.ру. URL: https://www.banki.ru/wikibank/kreditnyiy_analiz_predpriyatiya/ (дата обращения: 09.10.2025).
84. Анализ кредитоспособности организаций АПК как инструмент получения дополнительного банковского финансирования // ИД «Панорама». URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-kreditosposobnosti-organizatsiy-apk-kak-instrument-polucheniya-dopolnitelnogo-bankovskogo-finansirovaniya (дата обращения: 09.10.2025).
85. Финансовый анализ для кредитных аналитиков // Учебный центр Юникон. URL: https://unicon-uc.ru/courses/seminars-for-banking-specialists/financial-analysis-for-credit-analysts/ (дата обращения: 09.10.2025).
86. ФИНАНСОВЫЙ АНАЛИЗ // Высшая школа экономики и управления ЮУрГУ. URL: https://www.susu.ru/sites/default/files/book/finansovyy_analiz.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
87. ОЦЕНКА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЮРИДИЧЕСКОГО ЛИЦА // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-kreditosposobnosti-yuridicheskogo-litsa (дата обращения: 09.10.2025).
88. Оценка кредитоспособности заёмщика – юридического лица и её роль в управлении кредитным риском // ТГТУ. URL: https://www.tstu.ru/book/elib/pdf/2010/zaharov-klimenko.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
89. Анализ ликвидности и финансовой устойчивости: для чего и зачем // Альт-Инвест. URL: https://alt-invest.ru/blog/analiz-likvidnosti-i-finansovoy-ustojchivosti/ (дата обращения: 09.10.2025).
90. Анализ ликвидности и платежеспособности предприятия: расчет коэффициентов, формулы для оценки // Финтабло. URL: https://fintablo.ru/blog/analiz-likvidnosti-i-platezhesposobnosti/ (дата обращения: 09.10.2025).
91. Финансовый анализ в банках и кредитоспособность // Корпоративный менеджмент. URL: https://www.cfin.ru/management/finance/bank_finanalysis.shtml (дата обращения: 09.10.2025).
92. Коэффициенты ликвидности – оценка финансовой устойчивости // IT atlas. URL: https://it-atlas.ru/blog/koeffitsienty-likvidnosti-otsenka-finansovoy-ustojchivosti (дата обращения: 09.10.2025).
93. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ РОССИЙСКИМИ БАНКАМИ (НА ПРИМЕРЕ ООО НПФ «ПЕРМХИМПРОДУКТ») // Elibrary.ru. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=26207804 (дата обращения: 09.10.2025).
94. 483-П от 06.08.2015 Положение Банка России «О порядке расчета величины кредитного риска на основе внутренних рейтингов» // ЦБ РФ. URL: https://www.cbr.ru/faq/org_finance_inst_faq/otchet_fin_polozhenie_uchast_kred_org/#a_13038 (дата обращения: 09.10.2025).
95. Банк России (Полный список нормативных документов) // Банк Кадров. URL: https://www.bankkadrov.ru/doc/cb-all.shtml (дата обращения: 09.10.2025).
96. Об обязательных нормативах и надбавках к // Банк России. URL: https://www.cbr.ru/Queries/UniDbQuery/File/49193/1131 (дата обращения: 09.10.2025).
97. Факторы, влияющие на одобрение кредита // ASIR. URL: https://asir.ru/articles/faktory-vliyayushchie-na-odobrenie-kredita/ (дата обращения: 09.10.2025).
98. Рейтинговые системы оценки кредитоспособности заемщиков банков: проблемы создания и перспективы развития // Молодой ученый. URL: https://moluch.ru/archive/478/104780/ (дата обращения: 09.10.2025).
99. 3.4 Определение класса кредитоспособности заемщика // Vuzlit.ru. URL: https://vuzlit.ru/876356/opredelenie_klassa_kreditosposobnosti_zaemsschika (дата обращения: 09.10.2025).
100. ОЦЕНКА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКА КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА // Пензенский государственный университет. URL: https://dep_ce.pnzgu.ru/files/dep_ce.pnzgu.ru/page/materials/ocenka_kreditosposobnosti_zaemschika_kommercheskogo_banka.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
101. Почему могут отказать в кредите // Т‑Банк. URL: https://www.tinkoff.ru/cards/credit-cards/articles/refusal-of-a-loan/ (дата обращения: 09.10.2025).
102. Вероятность одобрения кредита и факторы, которые на это влияют // VBR.ru. URL: https://vbr.ru/banki/info/verojatnost-odobrenija-kredita-i-faktory/ (дата обращения: 09.10.2025).
103. Понятие И Сущность Рейтинговой Оценки Кредитоспособности Заемщика // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ponyatie-i-suschnost-reytingovoy-otsenki-kreditosposobnosti-zaemschika (дата обращения: 09.10.2025).
104. 3. Факторы, влияющие на принятие банком решения о выдаче кредита // ЯКласс. URL: https://www.yaklass.ru/p/obschestvoznanie/ekonomika-16167/bankovskie-uslugi-kreditovanie-16170/re-0a068098-ec5d-4f18-a461-897b204e38ef (дата обращения: 09.10.2025).
105. Модели оценки кредитоспособности, основанные на методах комплексного анализа // Vuzlit.ru. URL: https://vuzlit.ru/876356/modeli_ocenki_kreditosposobnosti_osnovannye_metodah_kompleksnogo_analiza (дата обращения: 09.10.2025).
106. ОЦЕНКА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЮРИДИЧЕСКОГО ЛИЦА // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodika-provedeniya-kompleksnoy-otsenki-kreditosposobnosti-yuridicheskih-lits (дата обращения: 09.10.2025).
107. Выявление и анализ количественных и качественных факторов кредитоспособности заемщиков в условиях высоких банковских рисков // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vyyavlenie-i-analiz-kolichestvennyh-i-kachestvennyh-faktorov-kreditosposobnosti-zaemschikov-v-usloviyah-vysokih-bankovskih-riskov (дата обращения: 09.10.2025).
108. Оценка кредитоспособности физического лица: теоретико-методологические аспекты // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-kreditosposobnosti-fizicheskogo-litsa-teoretiko-metodologicheskie-aspekty (дата обращения: 09.10.2025).
109. Модели анализа кредитоспособности заемщиков // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/modeli-analiza-kreditosposobnosti-zaemschikov (дата обращения: 09.10.2025).
110. Персональный кредитный рейтинг онлайн: как бесплатно узнать или проверить ПКР физического лица // НБКИ. URL: https://www.nbki.ru/services/pkr/ (дата обращения: 09.10.2025).
111. Кредитоспособность: что это такое, как оценивается // Совкомбанк. URL: https://sovcombank.ru/blog/kredity/kreditosposobnost-chto-eto-takoe (дата обращения: 09.10.2025).
112. Как банки оценивают кредитоспособность своих клиентов // Vuzlit.ru. URL: https://vuzlit.ru/876356/banki_ocenivayut_kreditosposobnost_svoih_klientov (дата обращения: 09.10.2025).
113. Федеральный закон о кредитных историях // Банки.ру. URL: https://www.banki.ru/wikibank/federalnyiy_zakon_o_kreditnyih_istoriyah/ (дата обращения: 09.10.2025).
114. Федеральный закон 353 о потребительском кредите // Райффайзен Банк. URL: https://www.raiffeisen.ru/wiki/federalnyy-zakon-353-o-potrebitelskom-kredite/ (дата обращения: 09.10.2025).
115. Федеральный закон от 21.12.2013 N 353-ФЗ «О потребительском кредите (займе)» (с изменениями и дополнениями) // Документы системы ГАРАНТ. URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/70460492/ (дата обращения: 09.10.2025).
116. Законодательство в сфере кредитования: что нужно знать заемщику // Третий Рим. URL: https://3rim.ru/info/zakonodatelstvo-v-sfere-kreditovaniya-chto-nuzhno-znat-zaemshchiku/ (дата обращения: 09.10.2025).
117. Федеральный закон «О потребительском кредите (займе)» от 21.12.2013 N 353-ФЗ (последняя редакция) // КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_155979/ (дата обращения: 09.10.2025).
118. Федеральный закон «О кредитных историях» от 30.12.2004 N 218-ФЗ (последняя редакция) // КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_51386/ (дата обращения: 09.10.2025).
119. Нормативно-правовая база регулирования кредитных операций // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/normativno-pravovaya-baza-regulirovaniya-kreditnyh-operatsiy (дата обращения: 09.10.2025).
120. Основные нормативные акты по банковскому делу // ПрофБанкинг. URL: https://www.profbanking.ru/articles/osnovnye-normativnye-akty-po-bankovskomu-delu (дата обращения: 09.10.2025).
121. Положение Банка России от 28 июня 2017 г. № 590-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности» // ГАРАНТ. URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/71616858/ (дата обращения: 09.10.2025).
122. НОРМАТИВНОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ КРЕДИТНОГО ПРОЦЕССА — что это простыми словами // Глоссарий Финуслуги.рy. URL: https://fingu.ru/glossary/normativnoe-regulirovanie-kreditnogo-processa (дата обращения: 09.10.2025).
123. Положение Банка России от 28.06.2017 N 590-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности» (с изменениями и дополнениями) // Документы системы ГАРАНТ. URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/71616858/51982755/ (дата обращения: 09.10.2025).
124. Какие основные законодательные акты регулируют банковскую деятельность в России? // Вопросы к Поиску с Алисой (Яндекс Нейро).

     URL: https://yandex.ru/search/question/17260593452296185888 (дата обращения: 09.10.2025).

125. Федеральный закон от 30.12.2004 г. № 218-ФЗ // Президент России. URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/21609 (дата обращения: 09.10.2025).
126. Система нормативно-правовых актов, регулирующих кредитные отношения // Vuzlit.ru. URL: https://vuzlit.ru/876356/sistema_normativno_pravovyh_aktov_reguliruyuschih_kreditnye_otnosheniya (дата обращения: 09.10.2025).
127. Основные федеральные законы по банковскому делу // Институт переподготовки и повышения квалификации ВИАКАДЕМИЯ. URL: https://viacademia.ru/blog/osnovnye-normativnye-akty-po-bankovskomu-delu (дата обращения: 09.10.2025).
128. Федеральный закон от 30.12.2004 N 218-ФЗ «О кредитных историях» (с изменениями и дополнениями) // Документы системы ГАРАНТ. URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/12037989/ (дата обращения: 09.10.2025).
129. Федеральный закон от 21 декабря 2013 г. № 353-ФЗ «О потребительском кредите (займе)» // Документы ленты ПРАЙМ — ГАРАНТ. URL: https://www.garant.ru/hotlaw/federal/521798/ (дата обращения: 09.10.2025).
130. Инструкция Банка России от 28.06.2017 N 180-И (ред. от 06.05.2019) «Об обязательных нормативах банков» // КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_220600/ (дата обращения: 09.10.2025).
131. Изменения в законодательства при выдаче кредитов // Управление Роспотребнадзора по Республике Карелия. URL: http://46.rospotrebnadzor.ru/index.php/press/publikatsii/8193-izmeneniya-v-zakonodatelstva-pri-vydache-kreditov (дата обращения: 09.10.2025).
132. Федеральный закон «О кредитных историях» /N 218-ФЗ от… // Докипедия. URL: https://dokipedia.ru/document/5119932 (дата обращения: 09.10.2025).
133. Инструкция Банка России от 28 июня 2017 г. N 180-И «Об обязательных нормативах банков» // Горячие документы. Федеральные — ГАРАНТ. URL: https://www.garant.ru/hotlaw/federal/1126139/ (дата обращения: 09.10.2025).
134. О потребительском кредите (займе) от 21 декабря 2013 // docs.cntd.ru. URL: https://docs.cntd.ru/document/499039017 (дата обращения: 09.10.2025).
135. Закон о кредитах: о потребительском, со сроками давности, страховкой и новыми изменениями // Сравни.ру. URL: https://www.sravni.ru/enciklopediya/info/zakon-o-kreditakh-o-potrebitelskom-so-srokami-davnosti-strahovkoy-i-novymi-izmeneniyami/ (дата обращения: 09.10.2025).
136. Внесены изменения в ФЗ «О потребительском кредите (займе)» // FSSB.ru. URL: https://tmb.fssb.ru/news/vneseny-izmeneniya-v-fz-o-potrebitelskom-kredite-zayme.html (дата обращения: 09.10.2025).
137. Формирование резервов на возможные потери по ссудам (Положение Банка России от 28.06.2017 № 590-П) // ЦБ РФ. URL: https://www.cbr.ru/faq/org_finance_inst_faq/formirovanie_rezervov_po_ssudam/ (дата обращения: 09.10.2025).
138. О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности от 28 июня 2017 // docs.cntd.ru. URL: https://docs.cntd.ru/document/420397573 (дата обращения: 09.10.2025).
139. Что входит в нормативно-правовую базу учёта кредитования? // Вопросы к Поиску с Алисой (Яндекс Нейро).

     URL: https://yandex.ru/search/question/17260593452296185888 (дата обращения: 09.10.2025).

140. Перечень нормативных правовых и иных актов, регламентирующих деятельность Банка России по регистрации кредитных организаций и лицензированию банковской деятельности // Контур.Норматив. URL: https://normativ.kontur.ru/document?moduleId=1&documentId=11370 (дата обращения: 09.10.2025).
141. Инструкция Банка России от 28.06.2017 N 180-И «Об обязательных нормативах банков» (с изменениями и дополнениями) (утратила силу) // Документы системы ГАРАНТ. URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/71616859/ (дата обращения: 09.10.2025).
142. Госдума приняла закон о введении периода охлаждения для ряда потребительских кредитов // Интерфакс. URL: https://www.interfax.ru/business/945417 (дата обращения: 09.10.2025).
143. Федеральный закон от 21.12.2013 г. № 353-ФЗ // Документы — Правительство России. URL: http://government.ru/docs/all/88965/ (дата обращения: 09.10.2025).
144. ЦЕНТРАЛЬНЫЙ БАНК РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ИНСТРУКЦИЯ от 28 июня 2017 г. N 180-И ОБ ОБЯЗАТЕЛЬНЫХ НОРМАТИВАХ БАНКОВ // КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_220600/ (дата обращения: 09.10.2025).
145. Инструкция 180-И Об обязательных нормативах банков // NormaCS. URL: https://www.normacs.ru/Docitem/E52F/Instrukciya-180-I-Ob-obyazatelnyh-normativah-bankov.htm (дата обращения: 09.10.2025).
146. Законодательные и нормативные акты // Банк России. URL: https://www.cbr.ru/about_cbr/legislation/ (дата обращения: 09.10.2025).
147. В России с 1 сентября вступят в силу новые меры защиты прав заемщиков // ГАРАНТ. URL: https://www.garant.ru/news/1715456/ (дата обращения: 09.10.2025).
148. Микрозаймы и потребительские кредиты: поправки об улучшении условий для заемщиков внесены в Госдуму // КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/legalnews/2025/09/01/microzaymy-i-potrebitelskie-kredity-popravki-ob-uluchshenii-usloviy-dlya-zaemshchikov-vneseny-v-gosdumu/ (дата обращения: 09.10.2025).
149. Положение по кредитованию юридических лиц и предпринимателей // Vuzlit.ru. URL: https://vuzlit.ru/1987547/polozhenie_kreditovaniyu_yuridicheskih_lits_predprinimateley (дата обращения: 09.10.2025).
150. О кредитовании юридических лиц учреждениями сберегательного банка Российской Федерации от 26 октября 1993 // docs.cntd.ru. URL: https://docs.cntd.ru/document/901700684 (дата обращения: 09.10.2025).
151. Понятие кредитования юридических лиц в Российской Федерации // БелГУ. URL: https://dspace.bsu.edu.ru/bitstream/123456789/27129/1/%D0%9F%D0%BE%D0%BD%D1%8F%D1%82%D0%B8%D0%B5%20%D0%BA%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F%20%D1%8E%D1%80%D0%B8%D0%B4%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D1%85%20%D0%BB%D0%B8%D1%86%20%D0%B2%20%D0%A0%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B9%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B9%20%D0%A4%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
152. Оценка кредитоспособности заемщиков как инструмент управления креди // Уральский федеральный университет. URL: https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/107062/1/978-5-7996-3023-3_2020_02.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
153. ЦБ разъяснил рейтинги // Банковское обозрение. URL: https://bosfera.ru/bo/cb-raz-yasnil-reytingi (дата обращения: 09.10.2025).
154. ЦБ обязал КРА раскрывать информацию о кредитоспособности компаний // Frank Media. URL: https://frankrg.com/49258 (дата обращения: 09.10.2025).
155. Получение кредита юридическим лицом, необходимые для выдачи средств документы // Локо-Банк. URL: https://lokobank.ru/business/kredity/poluchenie-kredita-yuridicheskim-litsom/ (дата обращения: 09.10.2025).
156. Банки смогут учитывать господдержку для снижения резервов по кредитам госкомпаниям только при ряде условий // Интерфакс. URL: https://www.interfax.ru/business/969647 (дата обращения: 09.10.2025).
157. Что такое «Кредитный риск» простыми словами — определение термина // Финансовый словарь Газпромбанка. URL: https://www.gazprombank.ru/personal/credits/articles/kreditnyy-risk/ (дата обращения: 09.10.2025).
158. Кредитный риск: что это и его виды // Rusbase. URL: https://rb.ru/longread/credit-risk/ (дата обращения: 09.10.2025).
159. Сущность кредитного риска: понятие, виды, примеры // Мокка Блог. URL: https://mokka.ru/blog/chto-takoe-kreditnyy-risk/ (дата обращения: 09.10.2025).
160. Виды кредитных рисков, методы управления кредитным риском // Банки.ру. URL: https://www.banki.ru/wikibank/vidyi_kreditnogo_riska/ (дата обращения: 09.10.2025).
161. Кредитный риск // Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D1%80%D0%B8%D1%81%D0%BA (дата обращения: 09.10.2025).
162. Снижение кредитного риска: 6 ключевых методов финансовой стабильности // Emagia. URL: https://www.emagia.com/ru/blog/credit-risk-mitigation/ (дата обращения: 09.10.2025).
163. Каковы 3 типа кредитного риска? // Emagia. URL: https://www.emagia.com/ru/glossary/types-of-credit-risk/ (дата обращения: 09.10.2025).
164. СУЩНОСТЬ И ФАКТОРЫ КРЕДИТНОГО РИСКА // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/suschnost-i-faktory-kreditnogo-riska (дата обращения: 09.10.2025).
165. Сущность и факторы кредитного риска // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/suschnost-i-znachenie-otsenki-kreditosposobnosti-zaemschika (дата обращения: 09.10.2025).
166. Сущность и значение оценки кредитоспособности заемщика // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/suschnost-i-znachenie-otsenki-kreditosposobnosti-zaemschika (дата обращения: 09.10.2025).
167. Кредитный риск: управление и оценка, методы, банковский и коммерческий риск, причины и виды // Сравни.ру. URL: https://www.sravni.ru/enciklopediya/info/kreditnyj-risk/ (дата обращения: 09.10.2025).
168. ОРГАНИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ КРЕДИТНЫМ РИСКОМ ИНДИВИДУАЛЬНОГО ЗАЕМЩИКА В СИСТЕМЕ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/organizatsiya-upravleniya-kreditnym-riskom-individualnogo-zaemschika-v-sisteme-obespecheniya-ekonomicheskoy-bezopasnosti (дата обращения: 09.10.2025).
169. Риски кредитования физических и юридических лиц // Папа Банкир. URL: https://papabankir.ru/riski-kreditovaniya-fizicheskih-i-yuridicheskih-lic/ (дата обращения: 09.10.2025).
170. Блог FIS: Управление кредитными рисками // Финансовые Информационные Системы. URL: https://fisgroup.ru/blog/upravlenie-kreditnymi-riskami/ (дата обращения: 09.10.2025).
171. РИСКИ КРЕДИТОВАНИЯ ЮРИДИЧЕСКИХ ЛИЦ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/riski-kreditovaniya-yuridicheskih-lits (дата обращения: 09.10.2025).
172. Что такое управление кредитным риском? Примеры и передовой опыт // Emagia. URL: https://www.emagia.com/ru/blog/credit-risk-management-system/ (дата обращения: 09.10.2025).
173. Оценка кредитоспособности заемщиков как инструмент снижения кредитных рисков // Elibrary.ru. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=53818985 (дата обращения: 09.10.2025).
174. Кредитные риски российских коммерческих банков: новые подходы к управлению // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kreditnye-riski-rossiyskih-kommercheskih-bankov-novye-podhody-k-upravleniyu (дата обращения: 09.10.2025).
175. Ковтун курсовая 3 курс.docx // КубГУ. URL: https://kubsu.ru/sites/default/files/kovtun_kursovaya_3_kurs.docx (дата обращения: 09.10.2025).
176. Что такое кредитный риск // Совкомбанк. URL: https://sovcombank.ru/blog/kredity/chto-takoe-kreditnyy-risk (дата обращения: 09.10.2025).
177. Оценка кредитоспособности заемщиков как инструмент снижения кредитных рисков: Assessing the creditworthiness of borrowers as a tool for reducing credit risks // ResearchGate. URL: https://www.researchgate.net/publication/371192731_Ocenka_kreditosposobnosti_zaemsikov_kak_instrument_snizenia_kreditnyh_riskov_Assessing_the_creditworthiness_of_borrowers_as_a_tool_for_reducing_credit_risks (дата обращения: 09.10.2025).
178. Совершенствование оценки кредитоспособности заемщика и методов снижения кредитного риска в коммерческом банке на примере ПАО КБ «Центр» // Вектор экономики. URL: https://vectoreconomy.ru/images/publications/2021/10/finance/Bondarenko_Grebennikova.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
179. КОМПЛЕКСНАЯ ОЦЕНКА ЗАЕМЩИКА КАК ИНСТРУМЕНТ СНИЖЕНИЯ КРЕДИТНОГО РИСКА // Elibrary.ru. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=47426827 (дата обращения: 09.10.2025).
180. Автоматизированный кредитный скоринг: полное руководство по ИИ и машинному обучению // Emagia. URL: https://www.emagia.com/ru/blog/ai-in-credit-scoring/ (дата обращения: 09.10.2025).
181. Новая эра в кредитном скоринге: как ИИ помогает оценивать заемщиков? Спросили экспертов и рассказали про опыт JetLend // JetLend. URL: https://jetlend.ru/blog/new-era-in-credit-scoring (дата обращения: 09.10.2025).
182. Как искусственный интеллект помогает выдавать кредиты // IQ Media. URL: https://iq.media/articles/kak-iskusstvennyy-intellekt-pomogaet-vydavat-kredity (дата обращения: 09.10.2025).
183. Роль больших данных в улучшении анализа кредитных рисков // Ember Service Worker. URL: https://www.ember-service-worker.com/articles/rol-bolshih-dannyh-v-uluchshenii-analiza-kreditnyh-riskov (дата обращения: 09.10.2025).
184. ИИ «опрозрачил» кредитные истории россиян // ComNews. URL: https://www.comnews.ru/content/231269/2024-03-01/2024-w09/ii-oproprachil-kreditnye-istorii-rossiyan (дата обращения: 09.10.2025).
185. Скоринг и верификация данных на основе Big Data: о чем нужно знать // Beeline.ai. URL: https://beeline.ai/articles/skoring-i-verifikatsiya-dannykh-na-osnove-big-data-o-chem-nuzhno-znat (дата обращения: 09.10.2025).
186. Как банки используют искусственный интеллект в обслуживании бизнеса // Ведомости. URL: https://www.vedomosti.ru/finance/articles/2024/04/15/1031388-kak-banki-ispolzuyut-iskusstvennii-intellekt (дата обращения: 09.10.2025).
187. Использование цифровых технологий при оценке кредитоспособности заемщиков // Vuzlit.ru. URL: https://vuzlit.ru/876356/ispolzovanie_tsifrovyh_tehnologiy_ocenke_kreditosposobnosti_zaemsschikov (дата обращения: 09.10.2025).
188. ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НОВЫХ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В СФЕРЕ УПРАВЛЕНИЯ КРЕДИТНЫМ РИСКОМ И ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/perspektivy-ispolzovaniya-novyh-tsifrovyh-tehnologiy-v-sfere-upravleniya-kreditnym-riskom-i-otsenki-kreditosposobnosti (дата обращения: 09.10.2025).
189. Роль AI в Финтехе // Хабр. URL: https://habr.com/ru/articles/760846/ (дата обращения: 09.10.2025).
190. Использование больших данных в финансовом секторе и риски финансовой стабильности // Банк России. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/128366/survey_20211116.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
191. Как банки предсказывают кредитные риски: опыт создания PD-моделей // Хабр. URL: https://habr.com/ru/companies/fintech_ru/articles/785864/ (дата обращения: 09.10.2025).
192. Правовое регулирование использования технологий искусственного интеллекта в банковской деятельности // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/pravovoe-regulirovanie-ispolzovaniya-tehnologiy-iskusstvennogo-intellekta-v-bankovskoy-deyatelnosti (дата обращения: 09.10.2025).
193. ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИИ BIG DATA НА ФИНАНСОВЫХ РЫНКАХ // Вестник Северо-Кавказского федерального университета. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-tehnologii-big-data-na-finansovyh-rynkah (дата обращения: 09.10.2025).
194. Факт. Цифровизация, инновации и финтех в секторе микрофинансирования // Журнал «Финансовая культура». URL: https://journal.fincult.info/articles/tsifrovizatsiya-innovatsii-i-fintekh-v-sektore-mikrofinansirovaniya/ (дата обращения: 09.10.2025).
195. Big Data в банковской сфере и аналитика больших данных // DECO systems. URL: https://decosys.ru/big-data-v-bankovskoj-sfere-i-analitika-bolshih-dannyh/ (дата обращения: 09.10.2025).
196. Использование ИИ в банках: как регулируются этические вопросы при // IQ Media. URL: https://iq.media/articles/ispolzovanie-ii-v-bankah-kak-reguliruyutsya-eticheskie-voprosy-pri (дата обращения: 09.10.2025).
197. Искусственный интеллект и большие данные в скоринговых моделях (регулятор // Vuzlit.ru. URL: https://vuzlit.ru/927429/iskusstvennyy_intellekt_bolshie_dannye_skoringovyh_modelyah_regulyator (дата обращения: 09.10.2025).
198. Влияние технологий Fintech на развитие банковского сектора // Экономика и социум — Первое экономическое издательство. URL: https://economic-journal.ru/jour/article/view/1749 (дата обращения: 09.10.2025).
199. Роль финтех-инновации в сфере банковских услуг // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rol-finteh-innovatsii-v-sfere-bankovskih-uslug (дата обращения: 09.10.2025).
200. СОВРЕМЕННЫЕ ТЕНДЕНЦИИ В ОЦЕНКЕ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКА // Научно-инновационный портал СФУ. URL: https://conf.sfu-kras.ru/node/24754 (дата обращения: 09.10.2025).
201. Behavioral-scoring — оценка будущей платежеспособности заемщика исходя из его действий // Банки.ру. URL: https://www.banki.ru/wikibank/behavioral-scoring/ (дата обращения: 09.10.2025).
202. Оценка кредитоспособности заёмщика с учётом нейрокогнитивных фактор // Уральский федеральный университет. URL: https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/107062/1/978-5-7996-3023-3_2020_02.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
203. МЕТОДИКА ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКА В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ // Вестник Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodika-otsenki-kreditosposobnosti-zaemschika-v-sovremennyh-usloviyah (дата обращения: 09.10.2025).
204. Современные банковские технологии оценки кредитоспособности заемщика // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-bankovskie-tehnologii-otsenki-kreditosposobnosti-zaemschika (дата обращения: 09.10.2025).
205. Цифровые технологии в работе кредитного аналитика: преимущества и недостатки использования // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovye-tehnologii-v-rabote-kreditnogo-analitika-preimuschestva-i-nedostatki-ispolzovaniya (дата обращения: 09.10.2025).
206. Этика AI как фактор доверия и конкурентного преимущества банка // Сбербанк. URL: https://www.sberbank.com/common/img/uploaded/files/pdf/press_center/AI_ethics_in_bank.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
207. Использование информационных технологий и искусственного интеллекта при оценке кредитоспособности заемщиков в коммерческих банках // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-informatsionnyh-tehnologiy-i-iskusstvennogo-intellekta-pri-otsenke-kreditosposobnosti-zaemschikov-v-kommercheskih-bankah (дата обращения: 09.10.2025).
208. ОЦЕНКА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКОВ С ПОМОЩЬЮ BIG DATA: ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ ВНЕДРЕНИЯ В РОССИИ // Elibrary.ru. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=29381745 (дата обращения: 09.10.2025).
209. Этика в AI: кодекс и нормы для финансового рынка // Сбербанк. URL: https://www.sberbank.com/ru/press_center/web/ai_ethics (дата обращения: 09.10.2025).
210. Как банки оценивают финансовое положение компании и принимают решение о выдаче кредита // Сервис «Финансист». URL: https://finansist.biz/kak-banki-ocenivayut-finansovoe-polozhenie-kompanii-i-prinimayut-reshenie-o-vydache-kredita/ (дата обращения: 09.10.2025).
211. Микрозаймы нуждающимся: как Шивани Сироя строит финтех-бизнес в развивающихся странах // Forbes Woman. URL: https://www.forbes.ru/forbes-woman/505325-mikrozajmy-nuzdauscimsa-kak-sivani-siroya-stroit-finteh-biznes-v-razvivausihsa-stranah (дата обращения: 09.10.2025).
212. Искусственный интеллект в финансах // AllSee.ai. URL: https://allsee.ai/blog/iskusstvennyy-intellekt-v-finansakh (дата обращения: 09.10.2025).
213. Современные методики оценки кредитоспособности заемщиков — субъектов малого и среднего бизнеса // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-metodiki-otsenki-kreditosposobnosti-zaemschikov-subektov-malogo-i-srednego-biznesa (дата обращения: 09.10.2025).
214. Альтернативные инструменты оценки кредитоспособности заемщика в коммерческом банке // Журнал «Концепт». URL: https://cyberleninka.ru/article/n/alternativnye-instrumenty-otsenki-kreditosposobnosti-zaemschika-v-kommercheskom-banke (дата обращения: 09.10.2025).
215. Кредитный скоринг: регулятор vs искусственный интеллект // Банковское обозрение. URL: https://bosfera.ru/bo/kreditnyy-skoring-regulyator-vs-iskusstvennyy-intellekt (дата обращения: 09.10.2025).
216. Анализ клиентов и построение риск-моделей в банкинге // Rusbase. URL: https://rb.ru/opinion/risk-models-banking/ (дата обращения: 09.10.2025).
217. Перспективы развития оценки кредитоспособности // Studbooks.net. URL: https://studbooks.net/1416799/bankovskoe_delo/perspektivy_razvitiya_otsenki_kreditosposobnosti (дата обращения: 09.10.2025).