Оценка кредитоспособности физических лиц в современной российской банковской системе: теоретические основы, методология и перспективы развития

метки: Кредитный, Заемщик, Кредитоспособность, Оценка, Данные, Кредит, Обращение, Https

В условиях динамичного развития розничного кредитования в России, где объем выдач потребительских кредитов продолжает расти, эффективность оценки кредитоспособности физических лиц становится не просто важной, а критически значимой задачей для банковского сектора. Этот процесс лежит в основе принятия каждого кредитного решения, выступая одновременно щитом от потенциальных потерь и компасом для навигации в сложной экономической среде. Целью настоящего исследования является разработка комплексного и структурированного анализа по теме оценки кредитоспособности физических лиц, включающего теоретические основы, методологические подходы, анализ практического применения и современные тенденции. Мы стремимся выявить и глубоко раскрыть ключевые аспекты, которые обеспечивают минимизацию кредитных рисков для банков и способствуют поддержанию финансовой стабильности всей системы.

В рамках данной работы будут последовательно решены следующие задачи: раскрыты теоретические основы и экономическое содержание понятия «кредитоспособность», проанализированы основные методы и модели оценки, применяемые в российской банковской практике, изучена роль нормативно-правового регулирования и деятельности бюро кредитных историй. Особое внимание будет уделено факторам, влияющим на кредитоспособность, а также вызовам и современным тенденциям, связанным с внедрением искусственного интеллекта и Big Data. Наконец, мы рассмотрим, как результаты оценки кредитоспособности влияют на процесс принятия решений о выдаче кредита и формирование банками резервов на возможные потери. Структура работы призвана обеспечить всестороннее и глубокое погружение в тему, предлагая академически строгий и практико-ориентированный анализ.

Теоретические основы и экономическое содержание кредитоспособности физических лиц

На фондовом рынке кредитный риск относится к вероятности того, что заемщик или контрагент не выполнит свои финансовые обязательства по мере наступления срока их погашения. Этот фундаментальный принцип, столь очевидный в контексте ценных бумаг, приобретает особую глубину и многогранность, когда речь заходит о кредитовании физических лиц, ведь именно здесь риск невозврата займа и неуплаты процентов по нему становится центральным элементом всей банковской деятельности, определяющим успех и устойчивость кредитной организации. Понимание кредитоспособности — это не просто теоретическая категория, а жизненно важный инструмент для любого банка, позволяющий предвидеть и предотвратить потенциальные финансовые проблемы.

Современные проблемы и перспективы оценки кредитоспособности ...

... не могут предсказать кумулятивный риск при выдаче последующих займов? Правовая основа оценки кредитоспособности и защиты заемщиков Кредитный риск банков сегодня во многом определяется ... макроэкономического контекста к правовым рамкам, а затем к технологической архитектуре оценки кредитоспособности, завершаясь анализом неразрешенных методологических и практических проблем. Макроэкономические и ...

Понятие и сущность кредитоспособности физического лица

Кредитоспособность физического лица — это не статичное состояние, а динамическая характеристика, отражающая потенциальную способность человека исполнить свои обязательства по кредитному договору. В самом общем смысле, это наличие у заемщика достаточного набора положительных факторов, которые убедительно доказывают его способность принять на себя определенную сумму долга и производить ежемесячные выплаты в соответствии с графиком. Иначе говоря, кредитоспособность — это возможность заемщика своевременно и в полном объеме погасить не только основной долг, но и проценты по нему.

Ключевое отличие кредитоспособности от платежеспособности заключается в их временной ориентации. Платежеспособность — это фиксация факта неплатежей за истекший период, своего рода «история болезни». Она констатирует, был ли заемщик способен платить ранее. Кредитоспособность же является прогностической категорией. Она смотрит в будущее, пытаясь предсказать способность заемщика к погашению долга на ближайшую и среднесрочную перспективу. Для банка эта разница критична: он заинтересован не столько в констатации прошлых проблем, сколько в предотвращении будущих, ведь иначе банк рискует понести убытки, которые могли быть предотвращены.

Основная цель банка при оценке кредитоспособности — минимизация риска невозврата долга. Это своего рода интеллектуальная игра, где банк пытается просчитать все возможные сценарии, чтобы защитить свои активы. Кредитоспособность — это комплексная характеристика, объединяющая правовые и финансовые аспекты, которая позволяет банку составить целостное представление о заемщике и его финансовом потенциале.

Принципы банковского кредитования

Банковское кредитование, как одна из древнейших форм финансовых отношений, базируется на ряде незыблемых принципов, которые служат основой для любой кредитной операции. Эти принципы не просто декларации, а краеугольные камни, обеспечивающие стабильность и эффективность кредитных отношений.

1. Возвратность. Этот принцип является фундаментальным. Он означает, что вся сумма кредита, предоставленная заемщику, должна быть возвращена банку в полном объеме и в строго оговоренный срок. Без возвратности само существование кредитной системы теряет смысл, поскольку банки лишаются возможности перераспределять капитал и поддерживать ликвидность.
2. Срочность. Кредит не может быть вечным. Он всегда выдается на однозначно определенный срок, который фиксируется в кредитном договоре. Этот срок является важным параметром для банка при расчете кредитоспособности, так как он влияет на размер ежемесячных платежей и, соответственно, на долговую нагрузку заемщика.
3. Платность. За право пользования заемными средствами заемщик должен заплатить. Эта плата выражается в процентах, начисляемых на сумму основного долга. Принцип платности обеспечивает банку прибыль и покрывает его операционные издержки, а также компенсирует риски.
4. Дифференцированность. Банки не должны подходить одинаково ко всем клиентам. Принцип дифференцированности означает индивидуализированный подход к оценке каждого заемщика и, как следствие, к условиям предоставления кредита.
   9 стр., 4446 слов

   Методология анализа кредитоспособности заемщиков коммерческого ...

   ... Отдельно детализированы требования для оценки кредитоспособности заемщиков-застройщиков, использующих счета эскроу. В этом случае банк обязан учитывать объем средств, заблокированных ... долга, это неминуемо скажется на их способности обслуживать банковские кредиты. Аналитик обязан использовать эту информацию для повышения коэффициентов риска и ужесточения требований к корпоративным заемщикам, ...

   Банк учитывает множество факторов — от финансового положения до кредитной истории — чтобы определить оптимальные условия для конкретного клиента.

5. Обеспеченность. Этот принцип служит дополнительной гарантией возвратности кредита. Он подразумевает, что у заемщика должно быть имущество, ценности или гарантии (поручительство, залог, банковская гарантия), которые позволяют кредитору быть уверенным в своевременном возврате средств даже в случае возникновения трудностей у заемщика. Обеспеченность снижает кредитный риск и делает кредит более привлекательным для банка.

Кредитный риск: определение и классификация

Кредитный риск в контексте кредитования физических лиц — это вероятность того, что заемщик не сможет или не захочет выполнить свои финансовые обязательства перед банком. Иными словами, это риск невозвратности займа и неуплаты процентов по нему в полном объеме. Этот риск является одним из ключевых для любого банка и требует тщательного управления.

Кредитный риск не является монолитным понятием; он может проявляться в различных формах. Для физических лиц его можно классифицировать по нескольким признакам:

• Риск дефолта заемщика: Самый очевидный вид риска, когда заемщик полностью прекращает платежи.
• Риск просрочки платежей: Заемщик платит, но с нарушением сроков, что приводит к дополнительным расходам для банка (штрафы, пени, увеличение операционных издержек на взыскание).
• Риск частичного невозврата: Заемщик возвращает часть долга, но не всю сумму или не все проценты.
• Риск ухудшения качества обслуживания долга: Хотя заемщик продолжает платить, его финансовое положение ухудшается, что делает его более уязвимым к дефолту в будущем.

Управление кредитным риском начинается с его идентификации и оценки. Именно здесь в игру вступают методы оценки кредитоспособности. Каждый банк разрабатывает свою систему управления рисками, которая включает как превентивные меры (тщательный анализ кредитоспособности), так и реактивные (процедуры взыскания задолженности, формирование резервов).

Эффективное управление кредитным риском позволяет банку не только минимизировать потери, но и оптимизировать свою кредитную политику, предлагая конкурентоспособные продукты добросовестным заемщикам и, таким образом, способствуя устойчивому развитию как самого банка, так и экономики в целом.

Методы и модели оценки кредитоспособности физических лиц в российской практике

В российской банковской практике, сталкиваясь с необходимостью принимать тысячи кредитных решений ежедневно, банки развили сложную систему оценки кредитоспособности, сочетающую традиционные подходы с передовыми технологиями. На сегодняшний день 95% компаний на российском финансовом рынке в 2023 году уже используют искусственный интеллект (ИИ) в своей работе, при этом 8.9% всех ИИ-приложений в банковском секторе приходится на кредитный скоринг. Это свидетельствует о глубокой трансформации подходов к оценке, где наряду с классическими методами, такими как изучение кредитной истории и оценка по финансовым показателям платежеспособности, все более значимую роль играет искусственный интеллект, предоставляющий возможности для анализа данных, которые раньше были невообразимы.

Управление кредитным риском в коммерческом банке РФ: анализ современной ...

... кредитоспособности. Дифференциация коэффициентов риска: Инструкция № 199-И ввела дифференцированные коэффициенты риска в рамках стандартизированного подхода, что позволяет более точно отражать кредитоспособность заемщиков. Например: Для заемщиков ... риски. Это обеспечивает независимость оценки рисков ... анализ существующих методов, моделей и нормативно-правовой базы управления кредитным риском, ...

Качественные методы оценки

Качественный анализ — это своего рода искусство, где кредитный менеджер, подобно детективу, собирает и анализирует нефинансовые, но крайне важные данные о потенциальном заемщике. Эти методы направлены на оценку общего портрета человека, его надежности, стабильности и мотивации к своевременному погашению долга.

Ключевые аспекты качественного анализа включают:

1. Личные данные заемщика: Сюда относится ФИО, возраст, семейное положение, наличие иждивенцев. Например, молодая семья с двумя маленькими детьми может иметь более высокую долговую нагрузку по сравнению с одиноким человеком с аналогичным доходом, что требует более детальной оценки их реальных финансовых обязательств.
2. Образование и профессия: Уровень образования и род занятий часто коррелируют со стабильностью дохода и карьерными перспективами. Профессии, подверженные высоким рискам сокращений или экономической нестабильности, могут рассматриваться банком с большей осторожностью.
3. Место работы и рабочий стаж: Важны не только текущее место работы, но и его стабильность, репутация работодателя, а также общий и непрерывный стаж заемщика. Например, для получения ипотеки большинство российских банков требуют общий трудовой стаж не менее 1 года и непрерывный стаж на текущем месте работы не менее 3 месяцев.
4. Цель кредита: Понимание того, на что заемщик планирует потратить средства, может дать представление о его финансовой ответственности. Кредиты на развитие бизнеса или улучшение жилищных условий часто рассматриваются иначе, чем на потребительские нужды без четкой цели.
5. Моральные качества и степень ответственности: Хотя это сложно измерить, банк стремится понять, насколько заемщик осознает свои обязательства. Это может проявляться в четкости представления о цели кредита, а также в общем впечатлении, которое клиент производит при общении.

Качественный анализ позволяет банку получить более глубокое и целостное представление о заемщике, выходя за рамки сухих цифр. Он особенно важен при рассмотрении крупных и долгосрочных кредитов, где человеческий фактор играет ключевую роль.

Количественные методы оценки

Количественный анализ — это математическая основа оценки кредитоспособности, позволяющая банку оперировать измеримыми показателями и объективно сравнивать различных заемщиков. Основная задача здесь — определить реальную финансовую способность клиента обслуживать долг.

Основные элементы количественного анализа:

1. Оценка доходов и их источников: Банк тщательно проверяет все источники дохода заемщика (основная зарплата, доходы от подработок, арендная плата, пенсии, дивиденды).

   Важна не только сумма, но и стабильность, подтвержденность дохода. Например, для зарплатных клиентов банки могут проявлять большую лояльность, поскольку имеют прямой доступ к информации о регулярных поступлениях.

2. Оценка расходов: Учитываются все обязательные расходы клиента: арендная плата, коммунальные платежи, алименты, платежи по другим кредитам, страховые взносы. Эти данные позволяют определить «свободный остаток» дохода, который может быть направлен на погашение нового кредита.
3. Расчет показателя долговой нагрузки (ПДН): Это один из наиболее значимых количественных показателей. ПДН рассчитывается как отношение общей суммы ежемесячных платежей по всем долговым обязательствам (включая потенциальный новый кредит) к валовому ежемесячному доходу заемщика. С 1 октября 2019 года Банк России обязал кредитные организации рассчитывать ПДН для оценки платежеспособности потенциального заемщика. С 1 января 2024 года банки и МФО обязаны информировать заемщика, если его ПДН превышает 50% дохода. При превышении этого порога вероятность невозврата считается высокой. Низкий ПДН, наоборот, способствует получению более выгодных условий кредита, таких как пониженная процентная ставка или больший срок кредитования.

Пример расчета ПДН:

Предположим, ежемесячный доход заемщика составляет 100 000 рублей.
Его обязательные ежемесячные платежи:

• Платеж по текущему кредиту 1: 15 000 рублей
• Платеж по текущему кредиту 2: 10 000 рублей
• Аренда жилья: 25 000 рублей
• Потенциальный платеж по новому кредиту: 20 000 рублей

Общая сумма ежемесячных выплат по долгу = 15 000 + 10 000 + 25 000 + 20 000 = 70 000 рублей.

Формула ПДН:
ПДН = ^{Общая сумма ежемесячных выплат по долгу}/_{Валовой ежемесячный доход}
ПДН = ^{70 000 руб.}/_{100 000 руб.} = 0.7 или 70%.

В данном случае, ПДН составляет 70%, что значительно превышает пороговое значение в 50%, установленное Банком России как индикатор высокой вероятности невозврата. Такой заемщик, скорее всего, получит отказ в кредите или ему будут предложены крайне невыгодные условия. Разве не очевидно, что банк, защищая свои активы, вынужден будет реагировать на столь высокий риск?

4. Анализ имущественного положения: Оценка стоимости имущества заемщика (недвижимость, автомобили, ценные бумаги) может служить дополнительной гарантией. Наличие резервов и сбережений также указывает на финансовую устойчивость.

Количественные методы обеспечивают строгий, объективный и измеримый подход к оценке, позволяя банкам стандартизировать процесс и принимать решения на основе четких финансовых показателей.

Скоринговые модели оценки

Скоринговая оценка — это современный, высокотехнологичный подход к анализу кредитоспособности, который активно развивается под влиянием цифровизации. Он предполагает определение системы критериев и показателей, оцениваемых в баллах, которые затем суммируются для получения общего кредитного рейтинга. Этот рейтинг (обычно от 1 до 999 баллов) указывает на уровень кредитного риска: чем выше балл, тем ниже риск.

Скоринг часто используется для первичной и быстрой оценки, особенно для небольших потребительских ссуд. Автоматическая скоринговая проверка может занимать от 5 минут до 1 часа, что значительно ускоряет процесс принятия решения.

В скоринговой оценке обычно выделяют несколько разделов:

• Информация по кредиту: Желаемая сумма, срок, наличие обеспечения.
• Данные о клиенте: Возраст, семейное положение, образование, профессия, стаж.
• Финансовое положение клиента: Доход, наличие других кредитов, долговая нагрузка, платежная дисциплина.

Современные скоринговые системы становятся все более сложными, учитывая текущие задолженности заемщика, его платежную дисциплину, количество обращений за кредитными продуктами за короткий срок и общую долговую нагрузку.

Андеррайтинг как комплексный подход

Андеррайтинг — это более глубокий и многоступенчатый процесс оценки кредитоспособности, который часто применяется для одобрения залоговых и существенных кредитов, таких как ипотека, автокредиты и крупные потребительские кредиты физических лиц. В отличие от автоматизированного скоринга, андеррайтинг включает тщательную проверку и анализ информации о заемщике несколькими специалистами.

Процедура индивидуального андеррайтинга обычно включает следующие этапы:

1. Проверка документов кредитным менеджером: Первичный сбор и анализ представленных документов (паспорт, справки о доходах, трудовая книжка и т.д.).
2. Проверка службой безопасности: Оценка потенциальных рисков, связанных с благонадежностью заемщика, выявление признаков мошенничества.
3. Анализ кредитным отделом: Глубокая оценка финансового положения, кредитной истории, ПДН и других количественных и качественных показателей.
4. Принятие окончательного решения кредитным комитетом: Коллегиальный орган, который рассматривает все собранные данные и принимает финальное решение о выдаче кредита, его сумме и условиях.

Метод андеррайтинга считается одним из наиболее эффективных способов снижения банковского риска, так как о�� сочетает оценку по уровню дохода, кредитной истории и залогового имущества. Он позволяет учесть нюансы, которые могут быть упущены автоматизированными системами. При этом индивидуальный андеррайтинг крупных сумм может длиться от 1 до 10 дней, что значительно дольше, чем скоринговая проверка.

Сравнительный анализ методов

Каждый из рассмотренных методов оценки кредитоспособности имеет свои сильные и слабые стороны, а также свою область оптимального применения.

Метод оценки	Сильные стороны	Слабые стороны	Область применения
Качественные методы	Глубокое понимание заемщика, учет нефинансовых факторов, гибкость.	Субъективность, высокая трудоемкость, медленное принятие решения.	Крупные, долгосрочные кредиты, сложные случаи, где требуется индивидуальный подход.
Количественные методы	Объективность, измеримость, возможность сравнения, стандартизация.	Не учитывают нефинансовые факторы, могут быть негибкими.	Все виды кредитов, особенно при массовом потоке заявок, основа для скоринга.
Скоринговые модели	Высокая скорость принятия решения, автоматизация, снижение операционных расходов.	Низкая прозрачность для клиента, «черный ящик» для сложных случаев, риск ошибок.	Массовое потребительское кредитование, экспресс-кредиты, микрозаймы, первичная оценка.
Андеррайтинг	Комплексный подход, высокая точность, глубокий анализ, снижение рисков.	Трудоемкость, длительность процесса, высокая стоимость.	Ипотека, автокредиты, крупные потребительские кредиты, корпоративное кредитование.

Для повышения точности оценки и минимизации рисков большинство российских банков используют комбинированный подход. Автоматизированный скоринг часто применяется для первичной оценки и отсева заведомо некредитоспособных заемщиков или одобрения небольших ссуд. Финальную же проверку, особенно для крупных или сложных кредитов, может выполнять аналитик, используя методы андеррайтинга и глубокий количественный/качественный анализ. Такое сочетание позволяет сочетать скорость и эффективность автоматизированных систем с глубиной и гибкостью человеческой экспертизы.

Нормативно-правовое регулирование и роль Бюро кредитных историй

В основе любого цивилизованного финансового рынка лежит прочная система нормативно-правового регулирования. В России кредитование физических лиц — это область, где законодательство и надзорные функции Центрального банка РФ играют ключевую роль, формируя правила игры как для кредиторов, так и для заемщиков. Неотъемлемой частью этой системы является институт Бюро кредитных историй (БКИ), который служит своего рода «памятью» финансовой системы, обеспечивая прозрачность и повышая ответственность всех участников.

Законодательная и нормативная база РФ

Кредитование в России регулируется обширным комплексом законодательных и нормативных актов, которые призваны обеспечить баланс интересов банков и заемщиков, а также поддерживать стабильность финансовой системы. Основу этой базы составляют:

1. Конституция РФ: Гарантирует право собственности и свободу экономической деятельности, создавая общие рамки для функционирования финансового рынка.
2. Гражданский кодекс РФ (ГК РФ): Содержит основные положения о договорах займа и кредита (Глава 42), определяя их сущность, права и обязанности сторон, а также последствия неисполнения обязательств.
3. Федеральный закон «О банках и банковской деятельности» (от 02.12.1990 № 395-1): Определяет правовые основы создания, функционирования и ликвидации кредитных организаций, устанавливает требования к их деятельности, включая принципы кредитования.
4. Федеральный закон «О кредитных историях» (№ 218-ФЗ от 30.12.2004): Этот закон является краеугольным камнем в регулировании процесса оценки кредитоспособности. Он определяет понятие и состав кредитной истории, основания, порядок формирования, хранения и использования кредитных историй. Основными целями закона являются повышение защищенности как кредиторов, так и заемщиков за счет общего снижения кредитных рисков, а также повышение эффективности предоставления и возврата заемных средств.
5. Закон «О защите прав потребителей» (от 07.02.1992 № 2300-1): Распространяется и на кредитные отношения, защищая права заемщиков как потребителей финансовых услуг, устанавливая требования к информированию о полной стоимости кредита, условиях договора и процедурах разрешения споров.

Помимо федеральных законов, огромную роль играют нормативные акты Центрального банка РФ, который является мегарегулятором финансового рынка. ЦБ РФ издает указания, положения и инструкции (например, Положения № 254-П и № 590-П о формировании резервов на возможные потери по ссудам), которые обязательны для исполнения всеми кредитными организациями. Эти документы устанавливают правила осуществления расчетов, проведения банковских операций, а также нормативы для кредитных организаций, в том числе по управлению кредитными рисками. Оценка кредитоспособности также необходима для отчетности банков перед Центральным банком РФ, который проверяет корректность расчета кредитного риска и формирования резервов.

Деятельность Бюро кредитных историй (БКИ)

Бюро кредитных историй (БКИ) — это не просто хранилища данных, а важнейшие инфраструктурные элементы современной финансовой системы. Это специализированные организации, занимающиеся сбором, хранением, обработкой и предоставлением информации о кредитах физических и юридических лиц. Их деятельность направлена на создание единой, централизованной базы данных, которая отражает реальную картину кредитной активности заемщиков.

Основные функции БКИ:

• Сбор информации: БКИ получают данные от кредитных организаций (банков, МФО), которые являются источниками формирования кредитных историй.
• Хранение информации: Собранные данные хранятся в БКИ в течение установленного законом срока (как правило, 7 лет с момента последнего изменения информации).
• Обработка и систематизация: Информация обрабатывается и структурируется, формируя целостную кредитную историю каждого заемщика.
• Предоставление информации: БКИ предоставляют кредитные отчеты пользователям кредитных историй (банкам, МФО, страховщикам, работодателям) с согласия заемщика, а также самим заемщикам.

Роль БКИ в процессе оценки кредитоспособности трудно переоценить. Они помогают кредитным организациям оценивать риски при выдаче кредитов, анализируя данные о платежной дисциплине заемщика. Для регуляторов (например, ЦБ РФ) БКИ создают единую базу данных, отражающую реальную картину кредитной активности, что способствует отслеживанию тенденций и выявлению системных рисков.

В России действует несколько крупных БКИ, таких как Национальное бюро кредитных историй (НБКИ), Объединенное кредитное бюро (ОКБ) и другие.

Состав кредитной истории

Кредитная история физического лица — это не просто список взятых кредитов. Это многогранный документ, который структурирован по частям и содержит исчерпывающую информацию о кредитной активности заемщика. Согласно Федеральному закону «О кредитных историях», она состоит из четырех основных частей:

1. Титульная часть: Содержит идентификационные данные заемщика. Это своего рода «обложка» кредитной истории. Включает ФИО, паспортные данные, дату и место рождения, ИНН, СНИЛС, а также другие данные, позволяющие однозначно идентифицировать человека. Эта информация позволяет банку убедиться в том, что он работает с правильным заемщиком.
2. Основная часть: Ядро кредитной истории. Здесь собраны сведения обо всех кредитах и займах, которые когда-либо брал заемщик:
   • Суммы и сроки кредитов.
   • Виды кредитов (потребительский, ипотечный, автокредит, кредитная карта).
   • Информация об обязательствах по кредитам.
   • Даты погашения и фактические даты платежей.
   • Сведения о просрочках платежей (количество, длительность, суммы).
   • Информация о залогах и поручительствах, если таковые имели место.
   • Сведения о судебных решениях по взысканию задолженности.

   Эта часть дает банку полное представление о платежной дисциплине заемщика и его отношении к выполнению финансовых обязательств.

3. Дополнительная (закрытая) часть: Эта часть содержит конфиденциальную информацию, доступ к которой строго ограничен. Она включает данные об источниках формирования кредитной истории (то есть о кредиторах, которые передали информацию в БКИ) и пользователях кредитной истории (банках, МФО, страховщиках, работодателях), получивших доступ к ней. Эта информация важна для заемщика для контроля, кто и когда запрашивал его кредитную историю, а также для защиты его прав.
4. Информационная часть: Включает данные о запросах кредитной истории, отказах в выдаче кредитов (с указанием причин, если они были предоставлены банком) и о вступивших в силу решениях суда о взыскании задолженности. Эта часть помогает банку понять, насколько активно заемщик обращался за кредитами и были ли у него отказы.

Чем больше информации банк получает из кредитной истории, тем точнее будет оценка и выше вероятность одобрения кредита добросовестному заемщику.

Влияние кредитной истории на условия кредитования

Наличие хорошей кредитной истории в БКИ — это не просто формальность, а мощный актив для любого заемщика. Положительная кредитная история формирует доверие банка и значительно повышает шансы на получение кредита на выгодных условиях.

Конкретные преимущества хорошей кредитной истории:

1. Снижение процентной ставки: Положительная кредитная история может привести к снижению процентной ставки по кредиту на 0.5–1%. Банки готовы предлагать более низкие ставки надежным заемщикам, поскольку риск невозврата для них ниже. Например, Сбербанк для зарплатных клиентов может предоставлять скидку до 1% на ипотечную ставку или общую ставку от 22% по сравнению с 26% для остальных.
2. Доступ к более крупным суммам кредита: Банки охотнее предоставляют большие суммы тем, кто доказал свою ответственность.
3. Длительные сроки погашения: Хорошая история позволяет получить кредит на более длительный срок, что снижает размер ежемесячного платежа и уменьшает долговую нагрузку.
4. Упрощенные процедуры оформления: В некоторых случаях, особенно для зарплатных клиентов, при наличии отличной кредитной истории может быть достаточно только паспорта, если зарплата поступает 3 и более месяцев. Это значительно ускоряет процесс.
5. Отсутствие комиссий: Некоторые банки могут отменять комиссии за рассмотрение заявки или другие платежи для заемщиков с идеальной репутацией.
6. Снижение размера первоначального взноса: При ипотечном кредитовании положительная кредитная история может позволить снизить размер первоначального взноса.

Важно отметить, что полный отчет из БКИ может получить только сам заемщик. Банки и микрофинансовые организации (МФО) могут получить доступ к кредитной истории только с письменного согласия заемщика, что обеспечивает защиту персональных данных и контроль со стороны клиента. Это подчеркивает важность ответственного отношения к своим финансовым обязательствам, ведь однажды испорченная кредитная история может стать серьезным препятствием на пути к выгодному кредитованию в будущем.

Факторы, влияющие на кредитоспособность физических лиц

Кредитоспособность физического лица — это результат сложного взаимодействия множества факторов, которые можно разделить на внутренние, зависящие непосредственно от заемщика, и внешние, связанные с общей экономической и политической ситуацией. Банки при принятии кредитного решения учитывают эту многогранность, стремясь сформировать наиболее полную и объективную картину.

Внутренние факторы

Внутренние факторы — это характеристики самого заемщика, которые напрямую влияют на его способность и готовность погасить долг.

1. Личные данные заемщика:
   • ФИО, возраст: Возраст, как правило, имеет значение: молодые заемщики без стабильного дохода или люди пенсионного возраста могут рассматриваться с большей осторожностью.
   • Семейное положение, наличие иждивенцев: Наличие семьи и детей увеличивает ежемесячные расходы и, соответственно, долговую нагрузку.
   • Место работы, рабочий стаж, ИНН, СНИЛС: Стабильное место работы и достаточный стаж (например, для ипотеки большинство российских банков требуют общий трудовой стаж не менее 1 года и непрерывный стаж на текущем месте работы не менее 3 месяцев) являются показателями надежности.
2. Доход и его источники, соотношение испрашиваемой ссуды и личного дохода: Размер, стабильность и подтвержденность дохода — ключевые параметры. Банки анализируют официальные справки (2-НДФЛ), выписки по счетам. Соотношение желаемой суммы кредита к доходу напрямую влияет на решение.
3. Общая оценка финансового положения заемщика и стоимость его имущества: Наличие значительных активов (недвижимость, автомобили, ценные бумаги) может служить дополнительной гарантией.
4. Наличие других кредитов и обязательных расходов: Существующие кредитные обязательства, алименты, арендная плата, коммунальные платежи — все это уменьшает свободный денежный поток заемщика.
5. Кредитная история: Демонстрирует платежную дисциплину заемщика в прошлом. Положительная история — весомый аргумент в пользу клиента.
6. Степень ответственности за погашение долга и четкость представления о цели кредита: Субъективный, но важный фактор. Банк оценивает, насколько заемщик осознает серьезность своих обязательств.
7. Долговая нагрузка (ПДН): Рассчитывается как отношение обязательных платежей по займам к сумме ежемесячных доходов. При превышении 50% вероятность невозврата считается высокой. Банк России обязал кредитные организации рассчитывать ПДН с 1 октября 2019 года. С 1 января 2024 года банки и МФО обязаны информировать заемщика, если его ПДН превышает 50% дохода. Низкий ПДН может способствовать получению более выгодных условий кредита, включая пониженную процентную ставку или больший срок кредитования.
8. Наличие резервов и сбережений: Финансовая подушка безопасности заемщика указывает на его осмотрительность и способность справиться с непредвиденными трудностями.
9. Обеспечение кредита: Залог, гарантия, поручительство, страхование значительно снижают риск для банка.
10. Личностные характеристики: В некоторых случаях, особенно при индивидуальном андеррайтинге, моральные качества и род занятий могут быть учтены.

Внешние факторы

Внешние факторы — это макроэкономические, политические и институциональные условия, которые могут изменить финансовое положение заемщика независимо от его личных усилий.

1. Текущая или прогнозная экономическая ситуация:
   • Стагнация или экономический кризис: В периоды спада экономики растет безработица, снижаются доходы населения, что напрямую ухудшает кредитоспособность.
   • Дефляция/инфляция: Высокая инфляция обесценивает доходы, а дефляция может привести к снижению стоимости залогов.
2. Политические факторы: Геополитическая нестабильность, изменения в государственной политике могут создать неопределенность и негативно повлиять на экономическую активность.
3. Макроэкономические факторы:
   • Изменение ключевой ставки ЦБ РФ: Повышение ключевой ставки приводит к удорожанию обслуживания новых кредитов и может увеличить нагрузку на заемщиков с плавающей ставкой. Это учитывается банками при оценке кредитоспособности.
   • Уровень безработицы: Высокая безработица означает больший риск потери работы для заемщика.
4. Институциональные факторы: Нестабильность правовой системы, частые изменения законодательства могут создавать дополнительные риски для всех участников рынка.

Механизмы учета факторов банками

Банки используют комплексный подход для учета всех этих факторов. Это не просто сложение отдельных показателей, а их системный анализ:

1. Анализ кредитной истории, долговой нагрузки и капитала: Банки тщательно изучают данные из БКИ, рассчитывают ПДН и оценивают финансовые ресурсы клиента, инвестируемые в проект (например, первоначальный взнос по ипотеке).
2. Лояльность к зарплатным клиентам: Банки часто проявляют большую лояльность к клиентам, получающим в них зарплату или пенсию. Это объясняется тем, что банк уже имеет значительную часть необходимой информации о доходах клиента. Для таких клиентов могут предлагаться пониженные процентные ставки (например, Сбербанк предоставляет скидку до 1% на ипотечную ставку), упрощенная процедура оформления (иногда достаточно только паспорта, если зарплата поступает 3 и более месяцев) и более быстрое рассмотрение заявки (2-3 дня).
3. Изучение исходной информации с юридической и экономической сторон: Оценка кредитоспособности включает детальное изучение юридических аспектов (например, отсутствие судебных исков, корректность документов) и экономических/финансовых аспектов (анализ доходов, расходов, активов, пассивов).
4. Использование скоринговых моделей: Для быстрой и стандартизированной оценки большого потока заявок активно применяются скоринговые системы, которые автоматически учитывают комбинации внутренних факторов.
5. Мониторинг макроэкономической ситуации: Банки постоянно отслеживают макроэкономические индикаторы и прогнозы, корректируя свои внутренние политики кредитования в зависимости от меняющихся внешних условий. Например, в периоды экономической нестабильности могут ужесточаться требования к заемщикам или снижаться максимальные суммы кредитов.

Таким образом, оценка кредитоспособности — это многомерный процесс, который требует не только сбора и анализа данных, но и способности интегрировать различные типы информации для формирования адекватного представления о будущем поведении заемщика.

Современные тенденции и вызовы в оценке кредитоспособности: Искусственный интеллект, Big Data и машинное обучение

В последние годы финансовый сектор России переживает цифровую революцию, и оценка кредитоспособности находится на передовой этих изменений. Согласно данным, в 2023 году 95% компаний на российском финансовом рынке уже использовали ИИ, а инвестиции российского финрынка в ИИ достигли рекордных 56.8 млрд рублей в 2025 году. Крупнейшие российские банки ежегодно инвестируют в ИИ около 1 млрд долларов США (примерно 80 млрд рублей по состоянию на июль 2023 года), получая при этом до 3 млрд долларов США (около 240 млрд рублей) прибыли в год. Это не просто технологический тренд, а стратегическое направление, меняющее саму природу кредитования.

Применение Big Data и машинного обучения

Технологии Big Data и машинного обучения (МО) кардинально меняют подходы к оценке кредитоспособности, позволяя банкам обрабатывать колоссальные объемы информации, недоступные ранее для традиционных методов. Крупные российские банки активно инвестируют в развитие Big Data для сегментации клиентов, персонализации предложений, оценки кредитных рисков и выявления мошеннических операций.

1. Построение более точных моделей: Big Data позволяет уйти от простых алгоритмов, опирающихся на ограниченное количество данных, к сложным моделям машинного обучения. Эти модели анализируют гораздо более широкий спектр источников данных, включая не только стандартную финансовую информацию и кредитную историю, но и активность в социальных сетях, поведение в интернете, транзакционные данные в режиме реального времени. Например, Сбербанк проводит более 80% выдач кредитов малому и микробизнесу, а также решений по краткосрочному кредитованию среднего и крупного бизнеса с помощью ИИ. В Тинькофф Банке более 90% решений по кредитам для бизнеса принимается без человеческой оценки.
2. Верификация данных: Big Data значительно улучшает процесс верификации данных о человеке, позволяя сопоставлять информацию из различных источников для подтверждения его способности вовремя выплачивать займ.
3. Прогнозирование вероятности дефолта: Машинное обучение, особенно на основе нейросетевых подходов, используется для решения задачи кредитного скоринга, прогнозирования вероятности дефолта клиента с высокой точностью. Единая нейросетевая модель кредитного скоринга может работать со всеми источниками последовательных данных и учитывать их взаимное влияние, что позволяет получить наиболее полный и быстрый результат обработки больших данных.
4. Снижение кредитного риска и рост прибыли: Благодаря более точному прогнозированию, банки могут снижать кредитный риск, предлагать более персонализированные условия, тем самым увеличивая прибыль и улучшая качество сервиса.

Виды скоринга на основе современных технологий

Эволюция скоринговых моделей под влиянием Big Data и машинного обучения привела к появлению специализированных видов скоринга, каждый из которых решает свои уникальные задачи:

1. Заявочный скоринг (Application-scoring): Это первичная оценка платежеспособности потенциального заемщика на основе анкетных данных, данных о доходах и кредитной истории. С его помощью банк быстро принимает решение о предварительном одобрении или отказе.
2. Поведенческий скоринг (Behavioral-scoring): Оценивает поведение действующих клиентов. Анализирует их платежную дисциплину по уже имеющимся кредитам, активность на счетах, использование кредитных средств, частоту и объемы операций. Используется банками для корректировки кредитных лимитов, определения условий новых кредитов для лояльных клиентов или выявления ранних признаков проблем.
3. Скоринг мошенничества (Fraud-scoring): Цель — выявление признаков мошеннических действий в заявке или транзакциях. Этот вид скоринга часто используется в дополнение к заявочному, чтобы предотвратить выдачу кредитов недобросовестным заемщикам.
4. Коллекторский скоринг (Collection-scoring): Предназначен для прогнозирования поведения должников с большой просрочкой. Помогает банкам выбирать оптимальные стратегии работы с ними: например, кому предложить реструктуризацию, а кого сразу передавать взыскателям.

Эти виды скоринга, работая в комплексе, позволяют банку создавать многоуровневую систему риск-менеджмента, охватывающую весь жизненный цикл кредита.

Вызовы и проблемы внедрения ИИ в российском финансовом секторе

Несмотря на очевидные преимущества, внедрение ИИ и Big Data в российском финансовом секторе сталкивается с рядом серьезных вызовов:

1. Нехватка квалифицированных кадров: На рынке ощущается острая нехватка специалистов в области анализа данных, машинного обучения и Data Science. Для обучения и поддержки сложных ИИ-систем требуются высококвалифицированные эксперты.
2. Необходимость модернизации ИТ-инфраструктуры: Для обработки и хранения больших объемов данных требуется мощная и гибкая ИТ-инфраструктура. Многие банки сталкиваются с необходимостью значительных инвестиций в модернизацию своих систем.
3. Качество и актуальность данных: ИИ-модели «учатся» на данных. Если данные некачественные, неактуальные или неполные, модель будет давать неточные прогнозы. Банки сталкиваются с проблемами качества и актуальности данных для обучения ИИ-моделей, при этом 83% из них не имеют доступа к транзакциям в режиме реального времени.
4. Адаптация под ИИ-решения и сопротивление сотрудников: Внедрение ИИ требует изменения бизнес-процессов и может вызывать сопротивление со стороны сотрудников, привыкших к традиционным методам работы.
5. Отсутствие связи с целями бизнеса и недостаточная поддержка руководства: Без четкой стратегии и поддержки высшего руководства, проекты по внедрению ИИ могут не принести ожидаемых результатов.
6. Этическиe аспекты и риски информационной безопасности: Обработка больших объемов персональных и финансовых данных для обучения ИИ-алгоритмов повышает риски утечек и использования данных не по назначению, а также ставит вопросы о справедливости и прозрачности алгоритмов.

Регулирование ИИ в банковской сфере

Центральный банк РФ осознает трансформационный потенциал ИИ, но одновременно обращает внимание на связанные с ним риски. Регулятор активно работает над формированием правовой и этической базы для применения ИИ в финансовом секторе:

1. Риск-ориентированный подход: ЦБ РФ обозначил намерение перейти к риск-ориентированному подходу в регулировании ИИ, где уровень регуляторных требований будет зависеть от объема и вероятности реализации рисков, связанных с внедрением технологий ИИ. Это означает, что для менее рискованных применений ИИ (например, чат-ботов) требования будут мягче, чем для критически важных систем, таких как кредитный скоринг.
2. Кодекс этики в сфере ИИ: 9 июля 2025 года ЦБ РФ разработал и направил в финансовые организации Кодекс этики в сфере разработки и применения искусственного интеллекта. Этот документ носит рекомендательный характер, но формирует важные этические принципы:
   • Человекоцентричность: Приоритет интересов человека.
   • Справедливость: ИИ не должен дискриминировать.
   • Прозрачность: Решения ИИ должны быть объяснимы (хотя бы в общих чертах).
   • Безопасность: Защита данных и предотвращение сбоев.
   • Ответственное управление рисками: Системный подход к минимизации рисков.

   Кодекс рекомендует информировать клиентов о взаимодействии с ИИ, предоставлять возможность отказа от такого взаимодействия и обеспечивать пересмотр решений, принятых с его применением.

3. Развитие правового регулирования: Правовое регулирование в сфере ИИ в банковской деятельности пока недостаточно развито, но наблюдаются активные инициативы ЦБ РФ и законодательные разработки, направленные на создание адекватной нормативной базы.
4. Прозрачность и интерпретируемость моделей: Использование сложных нейросетевых подходов, при всей их эффективности, порождает риски, связанные с прозрачностью и интерпретируемостью соответствующих моделей. Для регулятора важно понимать, как ИИ принимает решения, чтобы обеспечить надзор и предотвратить системные риски.

Эти шаги ЦБ РФ призваны обеспечить ответственное и устойчивое внедрение ИИ в финансовый сектор, балансируя инновации с необходимостью защиты потребителей и поддержания финансовой стабильности.

Влияние результатов оценки на кредитные решения и формирование резервов

Оценка кредитоспособности заемщиков — это не самоцель, а важнейший этап в комплексном процессе кредитования. Ее результаты оказывают прямое и многогранное влияние как на принятие банком решения о выдаче ссуды, так и на финансовое состояние самого банка через механизм формирования резервов на возможные потери.

Принятие решений о выдаче кредита и его условиях

Результаты глубокого и всестороннего анализа кредитоспособности заемщика являются основой для любого кредитного решения. Это позволяет банку не просто отфильтровать неблагонадежных клиентов, но и предложить наиболее адекватные условия кредитования для каждого конкретного случая.

1. Принцип «Да» или «Нет»: Самое очевидное влияние — это решение о выдаче или отказе в кредите. Если заемщик очевидно некредитоспособен (например, не имеет постоянного источника дохода, уже выплачивает несколько кредитов с просрочками, имеет очень высокий показатель долговой нагрузки), банк, скорее всего, откажет в выдаче ссуды, защищая свои активы от потенциальных потерь.
2. Формирование индивидуальных условий кредита: Для тех заемщиков, чья кредитоспособность оценена как достаточная, результаты анализа определяют ключевые параметры кредитного договора:
   • Сумма кредита: Чем выше кредитоспособность, тем на большую сумму может рассчитывать заемщик.
   • Процентная ставка: Хорошая кредитоспособность, подтвержденная положительной кредитной историей и низким ПДН, позволяет рассчитывать на более низкие процентные ставки. Например, положительная кредитная история может привести к снижению процентной ставки по кредиту на 0.5–1%. Банки готовы предлагать более выгодные условия надежным клиентам.
   • Срок выплаты: Высококредитоспособный заемщик может получить кредит на более длительный срок, что снижает размер ежемесячных платежей и уменьшает его текущую финансовую нагрузку.
   • Размер ежемесячного платежа: Очевидно, что все вышеперечисленные параметры в совокупности определяют размер ежемесячного платежа, который должен быть комфортным для заемщика, чтобы он мог выполнять свои обязательства без напряжения.
3. Примеры дифференцированного подхода: На основе оценки банк может предложить разные условия разным заемщикам. Например, заемщику с чуть меньшим доходом, но без других крупных кредитов, могут предложить более длительный срок с меньшими ежемесячными платежами, в то время как заемщику с высоким доходом, но уже имеющему значительную долговую нагрузку, могут предложить меньшую сумму или более короткий срок.
4. Преимущества для кредитоспособных заемщиков: Хорошая кредитоспособность открывает двери к более выгодным предложениям: не только низкие ставки, но и упрощенные процедуры оформления, отсутствие комиссий, доступ к специальным программам (например, для зарплатных клиентов).

Формирование резервов на возможные потери по ссудам (РВПС)

Оценка кредитоспособности имеет прямое отношение к одному из важнейших аспектов финансовой стабильности банка — формированию резервов на возможные потери по ссудам (РВПС).

Это не просто бухгалтерская проводка, а стратегический инструмент управления рисками.

1. Назначение РВПС: Для каждого выдаваемого кредита банки обязаны создать резерв — «отложить» определенную сумму, которая будет обеспечивать объем капитала кредитора на случай возможного обесценения ссуды. РВПС формируются на случай неисполнения или ненадлежащего исполнения заемщиком своих обязательств.
2. Цель формирования: Резерв обеспечивает кредитной организации более стабильные условия финансовой деятельности и позволяет избегать резких колебаний величины прибыли, связанных со списанием потерь по ссудам. Это своего рода финансовая подушка безопасности банка.
3. Источник формирования: Резервы формируются из отчислений, которые банк относит на расходы. Это влияет на финансовые показатели банка, снижая налогооблагаемую прибыль.
4. Механизм формирования: Резерв может формироваться как по конкретной ссуде (индивидуальный подход), так и по портфелю однородных ссуд (групповой подход, часто используемый для массового потребительского кредитования).

Классификация ссуд по категориям качества

Размер резервов напрямую зависит от качества ссуд, которое определяется в соответствии с нормативными актами Банка России. Согласно Положению Банка России № 254-П (и аналогичным принципам в Положении № 590-П), ссуды классифицируются по пяти категориям качества на основе финансового состояния заемщика и качества обслуживания долга:

Категория качества	Название	Описание	Вероятность финансовых потерь	Обесценение займа
I (высшая)	Стандартные ссуды	Отсутствие кредитного риска. Заемщик имеет отличное финансовое положение и безупречную кредитную историю.	0%	0%
II	Нестандартные ссуды	Умеренный кредитный риск. Заемщик имеет хорошее финансовое положение, но есть незначительные недостатки в обслуживании долга или другие факторы риска.	От 1% до 20%	От 1% до 20%
III	Сомнительные ссуды	Значительный кредитный риск. Финансовое положение заемщика вызывает опасения, есть систематические просрочки платежей.	От 21% до 50%	От 21% до 50%
IV	Проблемные ссуды	Высокий кредитный риск. Финансовое положение заемщика плохое, вероятность невозврата высока. Существенные просрочки.	От 51% до 100%	От 51% до 100%
V (низшая)	Безнадежные ссуды	Отсутствие вероятности возврата кредита. Заемщик находится в состоянии дефолта, все меры по взысканию исчерпаны.	100%	100%

Оценка кредитного риска, классификация и оценка ссуды, а также определение размера расчетного резерва производятся не реже одного раза в месяц на отчетную дату. Это обеспечивает актуальность данных и адекватность резервирования.

Роль ЦБ РФ в регулировании формирования резервов

Центральный банк РФ играет ключевую роль в регулировании практики кредитных организаций по оценке кредитного риска и формированию резерва под этот риск. Он устанавливает нормативные требования, проводит проверки и контролирует соблюдение банками установленных правил. Эта надзорная функция ЦБ РФ критически важна для поддержания устойчивости всей банковской системы, поскольку адекватное резервирование позволяет банкам абсорбировать потенциальные потери и предотвращать системные кризисы. Таким образом, результаты оценки кредитоспособности являются не только внутренней информацией банка, но и объектом пристального внимания регулятора.

Заключение

Оценка кредитоспособности физических лиц является краеугольным камнем устойчивого функционирования российской банковской системы, выступая сложным симбиозом теоретических знаний, методологических подходов и передовых технологий. В ходе данного исследования мы убедились, что это не просто административная процедура, а глубокий аналитический процесс, призванный минимизировать кредитные риски, обеспечить финансовую стабильность банков и предоставить заемщикам справедливые условия кредитования.

Мы рассмотрели кредитоспособность как прогностическую, комплексную финансово-правовую категорию, отличающуюся от платежеспособности своей ориентацией на будущее. Подробно изучены фундаментальные принципы банковского кредитования — возвратность, срочность, платность, дифференцированность и обеспеченность — которые формируют основу для любого кредитного решения. Выявлено, что кредитный риск является центральным элементом, который банки стремятся минимизировать на каждом этапе взаимодействия с заемщиком.

Анализ методов и моделей оценки кредитоспособности продемонстрировал переход от традиционных качественных и количественных подходов к высокотехнологичным скоринговым моделям и комплексному андеррайтингу. Отмечено активное внедрение искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в российскую банковскую практику, о чем свидетельствует тот факт, что в 2023 году 95% финансовых компаний использовали ИИ, а 8.9% всех ИИ-приложений в банковском секторе приходилось на кредитный скоринг. Были детально описаны различные виды скоринга — заявочный, поведенческий, фрод- и коллекторский — и их роль в создании многоуровневой системы риск-менеджмента.

Особое внимание уделено нормативно-правовому регулированию и деятельности Бюро кредитных историй (БКИ).

Подробно рассмотрен Федеральный закон «О кредитных историях», а также детально проанализирован состав кредитной истории (титульная, основная, дополнительная, информационная части).

Показано, как положительная кредитная история может существенно улучшить условия кредитования для заемщика, снижая процентные ставки и открывая доступ к более выгодным предложениям.

Мы систематизировали внутренние (доход, долговая нагрузка, стаж работы, кредитная история) и внешние (макроэкономические, политические) факторы, влияющие на кредитоспособность, подчеркнув, как банки комплексно учитывают их, включая расчет показателя долговой нагрузки (ПДН) в соответствии с требованиями ЦБ РФ. Отмечены преимущества для зарплатных клиентов, обусловленные большей прозрачностью их финансовых потоков для банка.

В контексте современных тенденций были проанализированы перспективы и вызовы внедрения ИИ, Big Data и машинного обучения. Подчеркнуты ключевые препятствия, такие как нехватка квалифицированных кадров, необходимость модернизации ИТ-инфраструктуры и проблемы качества данных. Отдельно рассмотрены инициативы Центрального банка РФ по регулированию ИИ, включая риск-ориентированный подход и разработку Кодекса этики в сфере разработки и применения искусственного интеллекта (от 9 июля 2025 года), что указывает на стремление регулятора обеспечить баланс между инновациями и безопасностью.

Наконец, мы показали, как результаты оценки кредитоспособности напрямую влияют на принятие решений о выдаче кредита, его условиях, а также на механизм формирования резервов на возможные потери по ссудам (РВПС) в соответствии с классификацией ссуд по категориям качества (I-V) согласно Положениям Банка России. Это подчеркивает критическую роль оценки в обеспечении финансовой устойчивости банка.

Таким образом, комплексный подход к оценке кредитоспособности, подкрепленный современными технологиями и адекватным нормативно-правовым регулированием, является неотъемлемым условием для устойчивого развития рынка розничного кредитования в России.

Для дальнейших исследований перспективными направлениями могут стать: более глубокий анализ влияния поведенческого скоринга на снижение уровня дефолтов в долгосрочной перспективе, изучение эффективности применения ИИ для выявления мошенничества на ранних стадиях, а также разработка методологий оценки этических рисков при использовании самообучающихся алгоритмов в кредитовании.

Список использованной литературы

1. Федеральный закон от 10.07.2002 № 86-ФЗ «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)».
2. Федеральный закон от 02.12.1990 № 395-1 «О банках и банковской деятельности».
3. Федеральный закон от 30.12.2004 № 218-ФЗ «О кредитных историях».
4. Письмо Банка России от 26.09.2023 № 23-10/931 «О применении нормативных требований к кредитам, выданным физическим лицам».
5. Приказ Банка России от 05.04.2021 № 03-40-4/2915 «Об ответах на вопросы к встрече «Регулирование Банком России деятельности коммерческих банков»».
6. Анализ и оценка кредитоспособности заемщика. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-i-otsenka-kreditosposobnosti-zaemschika (дата обращения: 09.10.2025).
7. Ендовицкий, Д. А., Бочарова, И. В. Анализ и оценка кредитоспособности заемщика. – «КноРус», 2008.
8. Искусственный интеллект в банковском секторе: возможности и риски. URL: https://esj.today/PDF/49FAVN624.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
9. Искусственный интеллект в финтехе и банкинге. URL: https://www.garant.ru/article/1647466/ (дата обращения: 09.10.2025).
10. Использование больших данных в финансовом секторе и риски финансовой стабильности. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/49159/ond_2017-09_3.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
11. Как российские банки применяют машинное обучение. URL: https://bfcb.ru/kak-rossijskie-banki-primenyayut-mashinnoe-obuchenie/ (дата обращения: 09.10.2025).
12. Кредитный скоринг. URL: https://ebk.ru/info/kreditnyy-skoring/ (дата обращения: 09.10.2025).
13. Кушуев, А. А. Показатели платежеспособности и ликвидности в оценке кредитоспособности заемщика // Деньги и кредит. 2008. № 11. С. 43-45.
14. Мальцев, Э. В. Скоринговые системы в кредитовании физических лиц. Банковский ритейл. 2008.
15. Математические и интеллектуальные методы оценки кредитной платежеспособности физических лиц. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/matematicheskie-i-intellektualnye-metody-otsenki-kreditnoy-platezhesposobnosti-fizicheskih-lits (дата обращения: 09.10.2025).
16. Новая эра в кредитном скоринге: как ИИ помогает оценивать заемщиков? Спросили экспертов и рассказали про опыт JetLend. URL: https://jetlend.ru/blog/novaya-era-v-kreditnom-skoringe-kak-ii-pomogaet-ocenivat-zaemshikov (дата обращения: 09.10.2025).
17. Оценка кредитного риска при кредитовании физических лиц и основные способы их предотвращения. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-kreditnogo-riska-pri-kreditovanii-fizicheskih-lits-i-osnovnye-sposoby-ih-predotvrascheniya (дата обращения: 09.10.2025).
18. Оценка кредитоспособности заёмщика с учётом нейрокогнитивных факторов. URL: https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/149830/1/m_e_2024_02.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
19. Пятковский, О. И., Лепчугов, Д. В., Бондаренко, В. В. Скоринговая система оценки кредитоспособности физических лиц на основе гибридных экспертных систем // Ползуновский альманах. 2010. № 2. С. 127-129.
20. Применение искусственного интеллекта на финансовом рынке. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/154794/Consultation_Paper_19102023.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
21. Применение современных технологий для оценки кредитоспособности физических лиц. URL: https://moluch.ru/archive/139/39386/ (дата обращения: 09.10.2025).
22. Применение технологии Big Data на финансовых рынках. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-tehnologii-big-data-na-finansovyh-rynkah (дата обращения: 09.10.2025).
23. Правовое регулирование применения искусственного интеллекта в банковской деятельности. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=59124016 (дата обращения: 09.10.2025).
24. Правовое регулирование использования технологий искусственного интеллекта в банковской деятельности. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/pravovoe-regulirovanie-ispolzovaniya-tehnologiy-iskusstvennogo-intellekta-v-bankovskoy-deyatelnosti (дата обращения: 09.10.2025).
25. Резерв на возможные потери по ссудам как один из способов минимизации кредитного риска. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rezerv-na-vozmozhnye-poteri-po-ssudam-kak-odin-iz-sposobov-minimizatsii-kreditnogo-riska (дата обращения: 09.10.2025).
26. Резервы на возможные потери по ссудам. URL: https://www.banki.ru/wikibank/rezervyi_na_vozmozhnyie_poteri_po_ssudam/ (дата обращения: 09.10.2025).
27. Решение задачи кредитного скоринга с использованием модифицированных моделей машинного обучения на примере данных заемщиков-юридических лиц топ-5 банков России. URL: https://www.hse.ru/data/2017/05/17/1170792070/%D0%90%D1%80%D1%85%D0%B8%D0%BF%D0%BE%D0%B2_%D0%92%D0%90.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
28. Роль бюро кредитных историй в обеспечении информационной поддержки кредитоспособности заемщиков. URL: https://begemot.media/rol-buro-kreditnyh-istoriy-v-obespechenii-informatsionnoy-podderzhki-kredit/ (дата обращения: 09.10.2025).
29. Скоринг и верификация данных на основе Big Data: о чем нужно знать. URL: https://decosystems.ru/blog/skoring-i-verifikatsiya-dannykh-na-osnove-big-data-o-chem-nuzhno-znat/ (дата обращения: 09.10.2025).
30. Современные методы оценки кредитоспособности заемщиков — физических лиц. URL: https://moluch.ru/conf/econ/archive/223/12693/ (дата обращения: 09.10.2025).
31. Современный скоринг: использование big data и machine learning. URL: https://rusability.ru/cases/sovremennyj-skoring-ispolzovanie-big-data-i-machine-learning/ (дата обращения: 09.10.2025).
32. Сравнительная характеристика методов оценки кредитоспособности заемщиков коммерческого банка – физических лиц. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sravnitelnaya-harakteristika-metodov-otsenki-kreditosposobnosti-zaemschikov-kommercheskogo-banka-fizicheskih-lits (дата обращения: 09.10.2025).
33. Теоретические основы оценки кредитоспособности. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/teoreticheskie-osnovy-otsenki-kreditosposobnosti (дата обращения: 09.10.2025).
34. Технологии Big Data на финансовых рынках: практические аспекты. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tehnologii-big-data-na-finansovyh-rynkah-prakticheskie-aspekty (дата обращения: 09.10.2025).
35. Формирование резервов на возможные потери по ссудам. URL: https://nalog-nalog.ru/bankovskoe_delo/formirovanie_rezervov_na_vozmozhnye_poteri_po_ssudam/ (дата обращения: 09.10.2025).
36. Что такое кредитный скоринг: как считается, что оценивает и на что влияет. URL: https://mtsbank.ru/blog/chto-takoe-kreditnyy-skoring-kak-schitaetsya-chto-otsenivaet-i-na-chto-vliyaet/ (дата обращения: 09.10.2025).
37. Что такое скоринг в банке: как работает и зачем нужен. URL: https://www.sberbank.ru/ru/person/credits/skoring (дата обращения: 09.10.2025).
38. Единая нейросетевая модель кредитного скоринга. URL: https://habr.com/ru/companies/alfabank/articles/749216/ (дата обращения: 09.10.2025).
39. От робота-бухгалтера к финансовому агенту. URL: https://www.vedomosti.ru/finance/articles/2025/10/08/1066532-robor-buhgaltera-finansovomu-agentu (дата обращения: 09.10.2025).