Оценка платежеспособности физических лиц в Сбербанке России: Детальный анализ, актуальное регулирование и инновационные пути совершенствования

метки: Оценка, Сбербанк, Платежеспособность, Кредит, Кредитоспособность, Кредитный, Россия, Клиент

Введение

В условиях перманентной экономической волатильности и ужесточения регуляторных требований Центрального банка Российской Федерации (ЦБ РФ), эффективная и точная оценка кредитного риска физических лиц становится ключевым фактором финансовой устойчивости коммерческих банков. На фоне роста потребительского кредитования и повышения доли проблемных долгов (которая, по данным на 1 апреля 2025 года, впервые с 2018 года превысила 10%, достигнув 10,5% от портфеля), потребность в совершенствовании методик оценки платежеспособности обретает критическое значение. Сбербанк России, являясь крупнейшим игроком на рынке, чья рыночная доля в розничном кредитовании по итогам 2024 года составила 47,0%, находится в авангарде этого процесса. Его подходы к андеррайтингу не только определяют собственные риски, но и задают стандарты для всей отрасли, а это означает, что их успешность критически важна для стабильности всего финансового сектора.

Цель настоящего исследования — провести исчерпывающий анализ теоретических основ, практических методик и правового регулирования оценки платежеспособности физических лиц в банковской сфере, сосредоточив внимание на практике Сбербанка. Задачи включают: дифференциацию понятий платежеспособности и кредитоспособности, детальное изучение скоринговых моделей Сбербанка, систематизацию нормативной базы ЦБ РФ, выявление текущих проблем и разработку конкретных предложений по совершенствованию, основанных на международном опыте и использовании технологий Big Data и искусственного интеллекта (ИИ).

Данная работа имеет высокую академическую и практическую значимость, предоставляя углубленный аналитический материал для специалистов в области кредитного менеджмента и финансового анализа.

Теоретические основы платежеспособности и кредитоспособности физических лиц

Для построения эффективной системы управления кредитным риском критически важно четко разграничить два фундаментальных понятия, определяющих возможность заемщика обслуживать долг: платежеспособность и кредитоспособность. Хотя они тесно связаны, их сущность и временной горизонт оценки кардинально различны, именно правильное понимание этих различий позволяет банку принимать взвешенные решения о выдаче займа.

Организационно-экономический анализ АО «ГСК «Югория» (2023–2025 ...

... за год до 14,6 млрд рублей является критически важным фактором, поскольку он напрямую влияет на маржу платежеспособности и ... Национальное рейтинговое агентство (НРА): 19 марта 2025 года подтвердило кредитный рейтинг финансовой устойчивости на уровне «АА|ru|» ... как финансовыми показателями, так и внешними рейтинговыми оценками. В условиях нестабильности российского финансового рынка, такой ...

Понятие и сущность платежеспособности физических лиц

Платежеспособность — это финансовая способность физического лица погашать свои текущие и будущие денежные обязательства за счет всех имеющихся видов активов. Это понятие отражает реальное, текущее или прошлое финансовое состояние клиента.

Ключевые характеристики платежеспособности:

• Текущая картина: Платежеспособность определяется на конкретный момент времени и зависит от текущего соотношения доходов и обязательных расходов (налоги, взносы, алименты, погашение прошлых задолженностей).
• Источники погашения: Включает возможность использования любых активов (денежные средства на счетах, ликвидное имущество) для покрытия долгов.
• Практическое применение: Для оценки платежеспособности из дохода заемщика вычитают все обязательные платежи и прожиточный минимум, чтобы определить свободный остаток, который может быть направлен на обслуживание нового кредита.

Платежеспособность может отражать временные трудности клиента, например, просрочки, возникшие из-за задержки выплаты премии, даже если в целом его финансовое положение стабильно. Следовательно, высокая платежеспособность не гарантирует будущую надежность, а лишь констатирует факт текущей финансовой состоятельности.

Понятие и сущность кредитоспособности физических лиц

Кредитоспособность — это прогнозная способность заемщика в установленный срок и в полном объеме погасить задолженность по конкретным кредитным обязательствам, включая основной долг и проценты. Это оценка будущего риска.

Ключевые характеристики кредитоспособности:

• Прогнозный характер: Кредитоспособность — это оценка вероятности возврата именно данного кредита в момент его погашения (то есть через определенный срок в будущем).
• Фокус на обязательствах: Отражает способность обслуживать именно кредитные обязательства, а не все долги в целом.
• Комплексная оценка: Определяется не только текущим доходом, но и стабильностью этого дохода, кредитной историей, наличием обеспечения и общими социально-экономическими характеристиками.

Кредитоспособность рассчитывается исходя из благоприятного сценария развития событий и является мерой кредитного риска, который берет на себя банк.

Ключевые различия и взаимосвязь платежеспособности и кредитоспособности

Критерий сравнения	Платежеспособность	Кредитоспособность
Временной горизонт	Текущее и прошлое финансовое состояние	Прогноз на будущий период (срок кредита)
Предмет оценки	Возможность погашать любые обязательства за счет любых активов	Способность погасить конкретный кредитный долг и проценты
Сущность	Реальная картина финансовых возможностей	Оценка потенциального риска невозврата
Расчетная база	Доходы минус обязательные текущие расходы	Комплекс факторов (доход, история, репутация, залог)

Взаимосвязь между ними заключается в том, что высокая текущая платежеспособность является необходимым, но не достаточным условием для высокой кредитоспособности. Кредитоспособность включает в себя платежеспособность, расширяя ее за счет оценки нефинансовых, качественных факторов и долгосрочного прогнозирования. Почему же банки не могут полагаться только на текущую платежеспособность? Потому что стабильность дохода, подкрепленная хорошей кредитной историей и низким ПДН, важнее, чем сиюминутная финансовая ликвидность.

Факторы, влияющие на кредитоспособность заемщика

Оценка кредитоспособности — это многофакторный процесс, направленный на минимизацию кредитного риска и определение реальных сроков и суммы кредита. Факторы можно разделить на количественные и качественные.

Группа факторов	Факторы и их влияние	Цели оценки
Количественные	Стабильность дохода: Наличие постоянной работы, подтвержденного дохода (НДФЛ-2). Коэффициент долговой нагрузки (ПДН): Соотношение ежемесячных платежей по всем кредитам к среднемесячному доходу. Размер текущих обязательств: Наличие других кредитов, алиментов, арендных платежей. Активы: Наличие реализуемых активов (залог, вклады, недвижимость).	Оценка финансового состояния; Расчет среднемесячного платежа, который клиент может себе позволить; Обеспечение комфортных условий кредитования; Формирование обязательных резервов в ЦБ РФ.
Качественные	Кредитная история: Своевременность выплат по предыдущим кредитам. Деловая репутация/Характер (Character): Ответственность, цели получения займа. Стабильность положения (Condition): Должность, семейное положение, регион проживания. Обеспечение (Collateral): Наличие ликвидного залога или поручительства.	Снижение риска неплатежей и дефолтов; Прогноз долгосрочной ответственности клиента; Оценка вероятности мошенничества.

Таким образом, кредитоспособность представляет собой интегральную оценку, которая позволяет банку понять, насколько надежен заемщик в перспективе, учитывая его прошлое поведение и текущие финансовые возможности.

Методы оценки платежеспособности и кредитоспособности физических лиц в российских банках на примере Сбербанка России

Методики оценки кредитного риска в российских банках постоянно эволюционируют, переходя от трудоемкого ручного андеррайтинга к высокоавтоматизированным скоринговым системам. Этот переход обусловлен необходимостью быстрой и объективной обработки огромного потока заявок.

Обзор общих методов оценки кредитоспособности в российских банках

Российская банковская практика использует три ключевых подхода для оценки индивидуальных клиентов:

1. Количественная оценка (финансовый анализ): Включает анализ доходов потенциального заемщика (подтвержденные справками НДФЛ-2, выписками) и их источников, а также расчет расходной части бюджета клиента. Основная задача — определить максимальный размер ежемесячного платежа, который не приведет к финансовому коллапсу заемщика.
2. Качественный анализ рисков: Оценка нефинансовых показателей, которые трудно выразить в числовом виде. Сюда входит анализ деловой репутации (через кредитную историю), стабильность места работы, уровень образования, семейное положение и общая информация, полученная при анкетировании или проверке подразделением безопасности.
3. Скоринговая оценка (кредитный скоринг): Основа современного кредитования. Это автоматизированная система, использующая статистические модели для присвоения заемщику баллов (score) на основе его характеристик.

Детализация скоринговых моделей

Скоринговая оценка является краеугольным камнем оценки кредитоспособности. Она позволяет принимать стандартизированные, быстрые и объективные решения.

Виды скоринга:

Вид скоринга	Назначение	Применение
Заявочный (Application Scoring)	Оценка потенциального клиента в момент подачи заявки. Определяет вероятность дефолта в начале кредитного цикла.	Принятие решения о выдаче кредита и установление его условий.
Поведенческий (Behavioral Scoring)	Прогнозирует изменение платежеспособности и риска действующего клиента на основе его финансовой активности (транзакции, использование других продуктов банка).	Принятие решений о лимитах, пересмотре условий, предложении новых продуктов.
Скоринг против мошенничества (Fraud Scoring)	Оценка риска мошенничества (предоставление ложных данных, оформление кредита на чужое имя).	Дополняет заявочный скоринг, помогает подразделению безопасности.
Коллекторский скоринг (Collection Scoring)	Оценка вероятности и экономической целесообразности взыскания долга с проблемного заемщика.	Определение оптимальной стратегии работы с просроченной задолженностью.

Преимущества скоринга заключаются в исключении человеческого фактора (объективность), значительной экономии времени и возможности быстрого масштабирования кредитного портфеля. Недостатки включают потенциальную непрозрачность для клиента и необходимость постоянной калибровки моделей, поскольку устаревшие алгоритмы могут давать ошибочные прогнозы в меняющихся экономических условиях.

Методика оценки в Сбербанке России: текущая практика и особенности

Сбербанк, будучи лидером рынка, активно использует самые передовые технологии для минимизации рисков. Его значимость подтверждается статистикой: в июле 2025 года на Сбербанк приходилось 50,8% всех выданных кредитов наличными, а по итогам 2024 года рыночная доля в розничном кредитовании составляла 47,0%. Доля просроченной задолженности в Сбербанке, несмотря на общую нестабильность, остается относительно низкой (2,6% в сентябре 2025 г.), что свидетельствует об эффективности его систем.

Инновации в скоринговой системе Сбербанка

Сбербанк не ограничивается традиционными анкетами и кредитной историей. Его методика включает глубокий анализ внутренних данных клиента:

1. Анализ расходов клиента по картам: Сбербанк разработал и запатентовал (патент опубликован в июне 2020 года) новую модель скоринга, основанную на анализе транзакционной активности и структуры расходов клиента. Если клиент является держателем карты Сбербанка, система анализирует, насколько его траты соответствуют заявленному доходу, и как часто он совершает платежи, которые могут сигнализировать о финансовой неустойчивости (например, частые микрозаймы или превышение лимитов).

   Этот подход позволяет гораздо точнее оценить реальную платежеспособность, чем просто справка о доходах, что является ключевым конкурентным преимуществом.

2. Расчет платежеспособности: Для оценки платежеспособности физических лиц Сбербанк использует среднемесячный доход за последние полгода (подтвержденный, например, НДФЛ-2), из которого вычитаются обязательные платежи. При расчетах применяется корректировочный коэффициент, учитывающий срок кредита и другие параметры риска.
3. Исторические инновации: Ранее Сбербанк экспериментировал с технологиями, выходящими за рамки традиционного анализа. Например, в 2017 году банк активно внедрял систему голосового скоринга и биометрии для идентификации звонящих в колл-центры. Идея заключалась в выявлении обмана или стресса по тембру голоса и интонации, что должно было упростить подтверждение операций и одновременно служить дополнительным фактором в оценке надежности.

При отсутствии карты Сбербанка, оценка клиента проводится по общим показателям, включая внешнюю кредитную историю, анкетные данные и официальные подтверждения дохода.

Правовое регулирование оценки платежеспособности и кредитования физических лиц в Российской Федерации

Система оценки платежеспособности в России жестко регламентирована, что направлено на защиту прав потребителей и обеспечение финансовой стабильности банковской системы.

Обзор основных законодательных актов

Нормативно-правовая база кредитования физических лиц базируется на иерархии законодательных актов:

1. Гражданский кодекс Российской Федерации (ГК РФ): Глава 42 «Заем и кредит» (статьи 807–823) является основой, определяющей сущность кредитного договора, его форму, порядок заключения и расторжения, а также общие основания для отказа в предоставлении кредита.
2. Федеральный закон от 02.12.1990 № 395-I «О банках и банковской деятельности»: Устанавливает общие рамки функционирования кредитных организаций, требования к их финансовой надежности и регулирует отношения с Банком России.
3. Федеральный закон от 21.12.2013 № 353-ФЗ «О потребительском кредите (займе)»: Основной документ, детально регулирующий отношения по выдаче потребительских кредитов физическим лицам.
   • Закон устанавливает требования к раскрытию информации (полная стоимость кредита), регулирует общие и индивидуальные условия договора, ограничивает размер неустойки и, что критически важно, вводит понятие показателя долговой нагрузки (ПДН) заемщика.
4. Федеральный закон № 218 «О кредитных историях»: Регулирует деятельность бюро кредитных историй (БКИ), порядок сбора, хранения и предоставления информации о кредитной дисциплине заемщиков.

Роль и нормативные акты Центрального банка РФ

Центральный банк РФ выполняет функцию макропруденциального регулирования, устанавливая стандарты оценки рисков, которые банки обязаны соблюдать.

Регулирование кредитного риска и резервирования

• Положение Банка России от 28.06.2017 № 590-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов…»: Этот документ обязывает банки регулярно (не реже, чем на конец каждого квартала) анализировать кредитоспособность заемщиков и на основании этой оценки формировать резервы на возможные потери по ссудам. Положение строго регламентирует, что при выявлении недостоверных сведений в отчетности или отсутствии подтверждающих документов, банк обязан формировать резервы в размере 50% или даже 100% от суммы ссуды.
• Положение Банка России от 18.09.2023 № 824-П: Устанавливает порядок расчета величины кредитного риска с применением банковских методик управления рисками и моделей количественной оценки. Оно пришло на смену ранее действовавшему Положению № 483-П, которое утратило силу с 18 февраля 2025 года.

Ужесточение макропруденциального контроля

В последние годы ЦБ РФ активно использует макропруденциальные инструменты для снижения закредитованности населения, что напрямую влияет на методики оценки платежеспособности банков:

1. Контроль ПДН (Показатель Долговой Нагрузки): С 1 октября 2024 года ЦБ РФ ввел очередное ужесточение, сократив допустимый объем кредитов, выдаваемых заемщикам с высоким ПДН. Для банков лимит по кредитам, выдаваемым клиентам с ПДН от 50% до 80%, был снижен до 15%, а для клиентов с ПДН выше 80% — до 3%. Это заставляет банки (и Сбербанк, в частности) ужесточать критерии андеррайтинга и отказывать клиентам, чья долговая нагрузка превышает установленные пороговые значения, даже если их кредитная история безупречна.
2. Переход к «Цифровому профилю»: К марту 2026 года планируется переход к использованию официальных данных о доходах заемщика, предоставляемых через сервис «Цифровой профиль» из систем ФНС и Социального фонда (с согласия клиента).

   Цель ЦБ РФ — исключить искажение данных о доходах и обеспечить объективность оценки платежеспособности. Банки должны будут соответствовать жестким критериям, чтобы получить разрешение на использование собственных методик оценки с данными из этого сервиса.

Проблемы и вызовы при оценке платежеспособности физических лиц в современных экономических условиях

Несмотря на высокую степень автоматизации и детализированное регулирование, российские банки сталкиваются с рядом серьезных вызовов, усложняющих процесс оценки платежеспособности.

Влияние экономической нестабильности

Экономический фон оказывает прямое и часто непредсказуемое влияние на способность населения обслуживать долги:

• Снижение реальных доходов и инфляция: Колебания курса рубля и высокая инфляция снижают покупательную способность и реальные доходы граждан. Это ведет к тому, что вчерашняя высокая платежеспособность сегодня может оказаться недостаточной для обслуживания кредита.
• Рост проблемных кредитов: Нестабильность на рынке труда и высокие процентные ставки увеличивают риск невыплаты. На 1 апреля 2025 года доля проблемных потребительских кредитов (просрочка 90 дней и более) в России достигла критических 10,5% от портфеля, что является следствием снижения финансовой активности населения и ужесточения условий кредитования.

Проблемы, связанные с методиками оценки и данными

Используемые методики, включая скоринг, имеют внутренние ограничения:

• Субъективность и формализация: Многие качественные признаки, такие как деловая репутация или стабильность в отрасли (факторы CAMPARI), трудно формализуемы для точной количественной оценки. Балльные оценки могут формироваться экспертным путем или по субъективным расчетным схемам.
• Отсутствие единой базы сравнения: В России отсутствует единая нормативная база, устанавливающая сравнительные среднеотраслевые, минимально допустимые или наилучшие финансовые показатели для объективной оценки заемщика, что приводит к значительным различиям в результатах оценки между банками.
• Устаревание скоринговых моделей: Скоринговые модели, основанные на статистике прошлых лет, могут не успевать адаптироваться к быстро меняющимся экономическим условиям (например, к резким скачкам ключевой ставки или геополитическим шокам).

  Медленная корректировка предельных значений показателей кредитоспособности увеличивает риск.

• Недостаточный учет качественных факторов: Зачастую, при массовом кредитовании, оценка платежеспособности сводится к анализу только финансовых коэффициентов, игнорируя или недостаточно глубоко учитывая качественные факторы, что может привести к выдаче кредитов недобросовестным, но формально платежеспособным клиентам.

Вызовы, связанные с мошенничеством и утечкой данных

Всплеск мошенничества и утечки персональных данных создают двойную проблему:

1. Риск мошенничества: Злоумышленники используют украденные или сфальсифицированные персональные данные для оформления кредитов. Банки вынуждены инвестировать колоссальные средства в системы Fraud Scoring и верификацию, чтобы предотвратить такие случаи.
2. Необоснованный таргетинг: Утечка данных приводит к тому, что клиенты получают звонки от банков или МФО, услугами которых они никогда не пользовались, что дезорганизует рынок и подрывает доверие к финансовым институтам.

Регуляторные вызовы

Ужесточение требований ЦБ РФ, особенно по Показателю Долговой Нагрузки (ПДН), вынуждает банки:

• Ужесточать критерии андеррайтинга, что приводит к снижению процента одобрений и, как следствие, уменьшению объемов кредитования.
• Формировать адекватные резервы на покрытие возможных убытков, что напрямую влияет на прибыльность банков.

Зарубежный опыт оценки платежеспособности и кредитоспособности физических лиц

Международная банковская практика предлагает ряд методик и инструментов, которые могут быть адаптированы для повышения эффективности оценки кредитного риска в России.

Методика CAMPARI: принципы и применение

Методика CAMPARI, разработанная экономистом Питером С. Роузом, является классическим подходом к оценке потребительского кредитования и широко используется в западных банках. Она представляет собой совокупность оценочных параметров, каждый из которых отражает определенный аспект кредитного риска.

Критерий	Английское название	Сущность оценки
Характер	Character	Оценка личных качеств, ответственности, добросовестности и целеустремленности клиента.
Способность	Ability	Способность к возврату кредита, анализ стабильности дохода и его источников.
Маржа/Средства	Marge/Means	Ожидаемая прибыль банка от кредита с учетом риска (Маржа); анализ необходимости ссуды и финансового положения (Средства).
Цель	Purpose	Целевое назначение ссуды (потребительские цели, инвестиции, рефинансирование).
Сумма	Amount	Определение оптимальной и возможной суммы кредита, которую заемщик способен обслуживать.
Возврат	Repayment	Правила и условия погашения кредита, включая срок, периодичность, а также учет возрастного фактора.
Обеспеченность	Insurance/Collateral	Необходимость обеспечения (залог, страхование, поручительство) и оценка его ликвидности.

Недостатком CAMPARI является высокая субъективность оценки таких критериев, как «Характер» и «Цель», что в условиях массового кредитования требует дополнительной автоматизации.

Другие международные методики (PARSER, CAMELS)

• Метод PARSER (США): Аналогичен CAMPARI, но имеет другую структуру: Person (Репутация), Amount (Сумма), Repayment (Возможность погашения), Security (Обеспечение), Expediency (Целесообразность), Remuneration (Вознаграждение банка).
• Методика CAMELS: Изначально разработана для оценки финансовой устойчивости самих банков (Capital adequacy, Asset quality, Management, Earnings, Liquidity, Sensitivity to market risk), но ее принципы адаптивно используются российскими банками для оценки корпоративных и иногда крупных розничных заемщиков.

Роль кредитных бюро и кредитных историй в международной практике

Кредитные бюро (БКИ) являются стержнем оценки кредитоспособности на Западе. В США их деятельность жестко регулируется, ограничивая срок хранения отрицательной информации (обычно до семи лет).

Крупнейшие международные БКИ, такие как «Эквифакс», предоставляют обширные базы данных, обеспечивая высокую точность прогнозирования рисков.

В России роль БКИ, включая Объединенное Кредитное Бюро (ОКБ), в котором Сбербанк является акционером, также высока. Однако одной из проблем российской системы остается отсутствие полноценного обмена информацией между всеми БКИ, что снижает общую прозрачность рынка для банков.

Использование искусственного интеллекта и Big Data в зарубежных банках

Зарубежный опыт демонстрирует активное внедрение Искусственного интеллекта (ИИ) и Big Data для улучшения прогнозирования кредитного риска. Не пора ли и российским банкам, включая Сбербанк, полностью перейти от статических моделей к динамическим системам, способным учитывать нефинансовые факторы?

• Big Data — это технологии обработки огромных объемов структурированной и неструктурированной информации, позволяющие выявлять неочевидные связи между паттернами поведения клиента и риском дефолта.
• ИИ в андеррайтинге: Применение машинного обучения позволяет создавать динамические скоринговые модели, которые адаптируются к рыночным изменениям быстрее, чем статические модели. ИИ используется не только для прогнозирования риска, но и для борьбы с мошенничеством и персонализации кредитных предложений.

Внедрение ИИ, однако, поднимает этические и юридические вопросы, связанные с потенциальными предубеждениями алгоритмов и необходимостью нового финансового регулирования, что является серьезным вызовом для всех стран, включая Россию.

Предложения по совершенствованию методик оценки платежеспособности для Сбербанка России

Для дальнейшего повышения эффективности оценки платежеспособности и снижения кредитного риска Сбербанку России необходимо использовать свои лидирующие позиции на рынке, сочетая глубокую внутреннюю аналитику с адаптацией лучшего международного опыта и новейших технологий.

Расширение использования искусственного интеллекта и Big Data

Сбербанк уже продемонстрировал успех в использовании ИИ (например, для корпоративных клиентов, сокращая сроки рассмотрения заявок до нескольких минут).

Предлагаемые направления совершенствования:

1. Психологическое прототипирование и персонализация: Расширение функционала ИИ для анализа структуры трат клиента (Big Data) с целью создания его психологического прототипа. Это позволит не только точнее прогнозировать риск, но и предлагать персонализированные условия. Например, клиентам с высокой финансовой грамотностью (что определяется по их транзакционной истории) можно предлагать пониженные процентные ставки за счет более точного определения их низкого риск-профиля.
2. Автоматизированный андеррайтинг для розницы: Внедрение нейросетевых и рекуррентных нейронных сетей для оптимизации кредитного процесса, обеспечивая мгновенные и максимально точные решения по розничным кредитам.

Интеграция альтернативных источников данных

В условиях ужесточения требований ЦБ РФ по подтверждению доходов, поиск надежных, но нетрадиционных источников данных становится критически важным:

• Данные телеком-операторов (BigTech): Сбербанку целесообразно на коммерческой основе использовать обезличенные данные от телеком-операторов. Анализ частоты смены абонентов, географии перемещений и структуры телефонных трат может служить дополнительным фактором в скоринговой модели, помогая выявлять потенциальных «кредитных шопперов» или лиц, склонных к миграции, что является рисковым фактором.
• Сведения о коммунальных услугах: Использование информации о своевременной оплате коммунальных счетов и аренды для оценки клиентов, которые не имеют идеальной кредитной истории или официального дохода (опыт финтех-компаний).

Непрерывное совершенствование скоринговых моделей и методик оценки

Для обеспечения устойчивости в условиях кризисов необходима динамическая адаптация моделей:

1. Внедрение сложных моделей машинного обучения: Замена или дополнение традиционных логистических регрессионных моделей более сложными алгоритмами (нейросети) для лучшего улавливания нелинейных зависимостей в данных.
2. Комплексный подход: Применение комплексного подхода, сочетающего количественные методы (финансовые коэффициенты) и качественный анализ рисков, как это уже практикуется в Сбербанке для корпоративных клиентов.
3. Адаптация CAMPARI: Адаптация зарубежных методик, например, CAMPARI, с учетом российской специфики. Это потребует не только автоматизации (замена ручной оценки «Характера» на поведенческий скоринг по транзакциям), но и привлечения квалифицированных специалистов, способных обеспечить качественный, неавтоматизированный анализ для крупных розничных кредитов (например, ипотеки).

Повышение прозрачности и улучшение взаимодействия с клиентами

Сбербанк, как лидер рынка, должен взять на себя роль флагмана в повышении финансовой грамотности и прозрачности:

• Активное продвижение «Кредитного потенциала»: Сервис «Кредитный потенциал» позволяет клиентам Сбербанка самостоятельно оценить свои шансы на получение кредита до подачи заявки, узнать максимально доступную сумму и условия. Активное продвижение этого сервиса снижает количество необоснованных заявок, улучшает клиентский опыт и повышает шансы на одобрение.
• Упрощение идентификации и прозрачность отказов: Необходимо упростить удаленную идентификацию клиента через взаимодействие с ЕСИА. Кроме того, для снижения недовольства и повышения доверия, Сбербанку следует повысить прозрачность в объяснении причин отказа, предоставляя клиентам не просто факт скорингового балла, а более детальную обратную связь (например, указание на высокий ПДН или частые просрочки).

Заключение

Оценка платежеспособности физических лиц является фундаментальной функцией банковской деятельности, напрямую влияющей на управление кредитным риском и финансовую стабильность. Проведенный анализ показал, что, несмотря на существенное развитие методик, особенно в Сбербанке России, который активно использует запатентованные скоринговые модели на основе транзакционных данных, система сталкивается с серьезными вызовами, обусловленными экономической нестабильностью, ростом мошенничества и ужесточением регуляторного контроля ЦБ РФ (включая ограничения по ПДН и переход к «Цифровому профилю»).

Ключевым отличием между платежеспособностью (текущая возможность погашать долги) и кредитоспособностью (прогноз будущей надежности) является временной горизонт и комплекс факторов, которые должны использоваться в оценке. Современный подход требует от банков не только анализа доходов, но и глубокого изучения поведенческих паттернов.

Предложения по совершенствованию, разработанные для Сбербанка, включают: дальнейшее расширение ИИ и Big Data для персонализации и психологического прототипирования заемщиков; интеграцию альтернативных источников данных (телеком-операторы, коммунальные платежи); а также непрерывную адаптацию скоринговых моделей и повышение прозрачности взаимодействия с клиентами (через сервисы самооценки и детальную обратную связь по отказам).

Реализация этих мер позволит Сбербанку не только укрепить свои лидирующие позиции и минимизировать кредитный риск, но и внести значительный вклад в повышение устойчивости всей российской банковской системы, так как именно лидер рынка определяет стандарты, которым вынуждены следовать все остальные участники.

Список использованной литературы

1. Колесников, В. И. Банковское дело. Москва: Финансы и статистика, 2000. 168 с.
2. Банковское дело: Учебник / Под ред. Г. Н. Белоглазовой, Л. П. Кроливецкой. 5-е изд., перераб. и доп. Москва: Финансы и статистика, 2005.
3. Тарасов, В. И. Деньги, кредит, банки. Минск: Мисанта, 2005.
4. Федеральный закон от 02.12.1990 N 395-1 (ред. от 31.07.2025) «О банках и банковской деятельности» // КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/
5. Федеральный закон от 21.12.2013 N 353-ФЗ «О потребительском кредите (займе)» (последняя редакция) // КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/
6. Гражданский кодекс Российской Федерации (ГК РФ) (части первая, вторая, третья и четвертая).

   Глава 42. Заем и кредит (ст. 807 — 823).

   // ГАРАНТ.

7. Положение Банка России от 18.09.2023 N 824-П «О порядке расчета банками величины кредитного риска с применением банковских методик управления рисками и моделей количественной оценки рисков по сделкам…» // КонсультантПлюс.
8. Результаты работы ПАО Сбербанк за январь 2025 года. Москва: Sberbank, 2025.
9. Кредитоспособность и платежеспособность — отличия // Финансовый директор. URL: https://www.fd.ru/
10. Кредитоспособность: что это такое, как оценивается и чем отличается от платежеспособности // KMF. URL: https://kmf.kz/
11. В чем отличия между платежеспособностью и кредитоспособностью? // Глобал Кредит. URL: https://www.globalcredit.ua/
12. Кредитоспособность заемщика: как оценивается, отличие от платежеспособности.
13. Кредитоспособность и платежеспособность — есть ли разница? (К. Сальников, «Банковское дело в Москве», N 8, август 2006 г.) // ГАРАНТ.
14. Что такое платежеспособность – читайте от Финэксперт.
15. Анализ кредитоспособности заемщика: определение и методика расчета.
16. Оценка платежеспособности — услуга для банков и кредитуемых предприятий.
17. Анализ оценки кредитоспособности физических лиц // КиберЛенинка.
18. Математические и интеллектуальные методы оценки кредитной платежеспособности физических лиц // Вестник АГТУ.
19. Система оценки кредитоспособности заемщика: что это такое и как оценивается показатель для юридических лиц // Морской банк.
20. Оценка кредитоспособности физических лиц на основе современных банковских технологий // КиберЛенинка.
21. Теоретические основы оценки кредитоспособности // КиберЛенинка.
22. Что такое кредитный скоринг и как банки оценивают заемщиков // Банки.ру.
23. Что такое скоринг в банке: как работает и зачем нужен // СберБанк.
24. Сбербанк в сентябре нарастил корпоративные кредиты по РСБУ на 3,2%, розничные – на 1,2% // Интерфакс.
25. Кредитный скоринг: что это и как работает // Газпромбанк.
26. ОЦЕНКА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКА-ФИЗИЧЕСКОГО ЛИЦА В ПАО «СБЕРБАНК РОССИИ» // КиберЛенинка.
27. Оценка кредитоспособности заемщика по методике Сбербанка // Банкротство Инфо.
28. Скоринг Сбербанка: что это такое и по каким показателям Сбер оценивают заемщика.
29. Анализ методики, применяемой ПАО «Сбербанк России», для оценки кредитоспособности корпораций-заемщиков.
30. Искусственный интеллект — Википедия (раздел 5.1.6 Андеррайтинг).
31. Андеррайтинг: как работает, виды, в каких сферах используется // Бизнес-секреты.
32. Оценка платежеспособности компании: российский и зарубежный опыт // Profiz.ru.
33. Проблемы и перспективы потребительского кредитования в России.
34. ПРОБЛЕМЫ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКОВ РОССИЙСКИМИ БАНКАМИ // КиберЛенинка.
35. Методы оценки кредитного риска физического лица.
36. Платежеспособность населения как индикатор социально-экономического развития территории в условиях кризиса // КиберЛенинка.
37. Методика CAMPARI при проверке клиента в банке // Ипотека и недвижимость.
38. Анализ кредитоспособности ссудозаемщика — физического лица: зарубежный и российский опыт // Молодой ученый.
39. Кредитный скоринг — Википедия.
40. Использование больших данных в финансовом секторе и риски финансовой стабильности // Банк России.
41. Семь минут на решение: как ИИ выдает кредиты бизнесу в «Сбере» // Forbes.ru.
42. Скоринг: как банки и МФО решают, давать ли вам кредит // Финансовая культура.
43. Технологии Big Data на финансовых рынках: практические аспекты / Болонин А.И., Алиев М.М. и др. // Экономическая безопасность. 2024. № 5.
44. Статьи за 6 октября 2025 // Журнал «Финансовый директор».