Кредитная политика ПАО Сбербанк и современные методики оценки кредитоспособности: взгляд на 2024-2026 годы

метки: Кредитный, Сбербанк, Заемщик, Клиент, Портфель, Рубль, Оценка, Триллион

В условиях динамичных экономических изменений и беспрецедентного технологического прогресса, особенно в сфере искусственного интеллекта, роль крупнейших финансовых институтов становится определяющей. ПАО Сбербанк, будучи системообразующим банком России, занимает центральное место в национальной банковской системе, формируя тренды и стандарты для всего сектора. Актуальность изучения его кредитной политики и методик оценки кредитоспособности на октябрь 2025 года продиктована не только его масштабом, но и амбициозными стратегическими целями, связанными с глубокой ИИ-трансформацией и концепцией «человекоцентричности». Это исследование призвано предоставить академической аудитории, в частности студентам и аспирантам экономических и финансовых специальностей, исчерпывающий анализ, раскрывающий не только текущее состояние, но и перспективы развития кредитной деятельности Сбербанка. Работа структурирована таким образом, чтобы последовательно рассмотреть теоретические основы, стратегические приоритеты банка, конкретные методики оценки заемщиков, динамику кредитного портфеля, вызовы и риски, а также будущие направления развития.

Теоретические основы кредитной деятельности и оценки заемщиков

В основе любой кредитной деятельности лежит сложная система взаимосвязанных понятий и процессов, которые формируют каркас для принятия решений о выдаче средств и управлении рисками. Для глубокого понимания кредитной политики ПАО Сбербанк необходимо прежде всего четко определить эти ключевые термины, опираясь на современные академические и регуляторные источники, поскольку именно они служат фундаментом, на котором строится вся банковская стратегия и операционная деятельность.

Кредитная политика: сущность и принципы формирования

Кредитная политика банка представляет собой не просто набор правил, а живой, адаптивный механизм, который определяет вектор его кредитной деятельности. Это совокупность факторов, внутренних нормативных документов и стратегических действий, которые устанавливают задачи, приоритеты, а также средства и методы их реализации в кредитном процессе. Формирование кредитной политики — это результат сложного синтеза миссии и ключевых стратегических целей финансового учреждения. Её главная цель — обеспечить оптимальное и сбалансированное соотношение между потенциальной доходностью кредитного портфеля и связанными с ним рисками. Помимо этого, кредитная политика служит ориентиром для позиционирования банка на кредитном рынке, помогая ему находить свою нишу и эффективно конкурировать в соответствии с общей стратегией развития, задавая рамки для выбора целевых сегментов заемщиков, типов кредитных продуктов, определяя стандарты андеррайтинга и требования к обеспечению.

Актуализация анализа кредитной деятельности коммерческого банка ...

... финансовую устойчивость и современную кредитную политику, следует выбрать его преемника и крупного системного игрока — ПАО «Промсвязьбанк». Современная кредитная деятельность ПАО «Промсвязьбанк» и ... Законодательное регулирование ипотечных "кредитных каникул" Установлены особенности изменения условий кредитного договора (ипотека, потребкредиты) по требованию заемщика в связи с мобилизацией, ...

Кредитоспособность и кредитный риск: комплексная оценка

В центре любого кредитного решения стоит оценка кредитоспособности заемщика — комплексной правовой и финансовой характеристики, позволяющей банку прогнозировать его способность полностью и в срок погасить заемные средства. Эта оценка базируется на анализе множества финансовых и нефинансовых показателей, таких как доходы, расходы, наличие ликвидных активов, кредитная история, а также деловая репутация и отраслевое положение. Именно кредитоспособность отражает потенциальную надежность клиента.

Однако, даже при самой тщательной оценке, всегда существует кредитный риск — вероятность финансовых потерь, возникающих из-за неспособности заемщика выполнить свои договорные обязательства. Этот риск может проявляться в различных формах, включая:

• Риск дефолта: непосредственная неспособность заемщика погасить основной долг и/или проценты в установленные сроки.
• Риск концентрации: возникает, когда слишком большая часть кредитного портфеля сконцентрирована на одном заемщике, группе связанных заемщиков, отрасли или географическом регионе, что делает банк уязвимым к проблемам в этой конкретной области. Банк России активно регулирует этот риск, ограничивая объем кредитов, выдаваемых одному заемщику или группе связанных заемщиков, относительно капитала банка.
• Систематический риск: обусловлен макроэкономическими или институциональными факторами, которые влияют на весь рынок или значительную его часть. Примеры включают снижение темпов экономического развития, инфляцию, нестабильность правовой системы или изменение ключевой ставки ЦБ РФ, что напрямую влияет на стоимость заемных средств для банка и заемщиков.
• Остаточный риск: возникает, когда обеспечение по кредиту или другие механизмы снижения риска оказываются недостаточными для покрытия потерь.

Современные технологии анализа: скоринг, Data Mining и ИИ

В современном банковском деле оценка кредитоспособности и управление рисками немыслимы без использования передовых технологий. Здесь на первый план выходят скоринг, Data Mining и искусственный интеллект.

Скоринг — это статистический метод, автоматизированная система оценки платежеспособности и надежности потенциального заемщика. Он основан на математических расчетах и статистике, предсказывая аккуратность выплат по кредиту. Путем анализа различных параметров клиента (демографические данные, кредитная история, финансовая активность) скоринговая модель присваивает ему определенный балл. Этот балл служит индикатором уровня риска и позволяет банку быстро принимать решения о выдаче займа, его условиях или отказе.

Совершенствование организационной структуры страховой компании: ...

... требующий глубокого понимания целей, ресурсов и внешней среды компании. Существуют различные подходы и методы, позволяющие системно подойти к этой задаче. Основные подходы к ... совершенствования организационной структуры, учитывающих современные тенденции и уникальные особенности компании. Оценка потенциальных рисков и ожидаемых эффектов от внедрения предложенных изменений. Представление методологии ...

Data Mining (интеллектуальный анализ данных) — это процесс обработки колоссальных объемов данных с целью выявления скрытых паттернов, корреляций и аномалий, которые человеческий глаз не способен заметить. Используя разнообразные методики статистического анализа и машинного обучения, Data Mining позволяет извлекать значимую информацию и выводы, подобно поиску клада, где вместо золота находятся ценные знания о поведении клиентов, рыночных тенденциях и потенциальных рисках.

Искусственный интеллект (ИИ), включая машинное обучение, является логическим продолжением и усилением Data Mining. В контексте кредитования ИИ позволяет не только автоматизировать процесс оценки, но и значительно повысить его точность и адаптивность. ИИ-модели способны обучаться на исторических данных, выявлять сложные, нелинейные зависимости, прогнозировать будущее поведение заемщиков с высокой степенью достоверности и непрерывно совершенствоваться, адаптируясь к меняющимся условиям. Это делает ИИ мощнейшим инструментом для минимизации рисков невозврата кредита и оптимизации кредитного портфеля.

ESG-факторы в банковском секторе: новый вектор устойчивого развития

В последние годы все большую значимость в банковском секторе приобретают ESG-факторы (Environmental, Social, and Governance).

Это набор стандартов, используемых социально ответственными инвесторами для оценки потенциальных инвестиций, а также три ключевых параметра, в соответствии с которыми компании обеспечивают управление устойчивым развитием.

• Environmental (Экологические) критерии оценивают влияние компании на окружающую среду. Это может включать управление отходами, выбросы парниковых газов, потребление энергии и воды, меры по борьбе с изменением климата.
• Social (Социальные) критерии исследуют отношения компании с сотрудниками, поставщиками, клиентами и обществом в целом. Сюда входят условия труда, безопасность продукции, защита данных клиентов, социальные программы и вклад в развитие местных сообществ.
• Governance (Корпоративное управление) критерии касаются руководства компанией: структура управления, оплата труда руководителей, прозрачность аудита, системы внутреннего контроля, права акционеров и борьба с коррупцией.

Для банков учет ESG-факторов означает не только оценку собственных операций, но и интеграцию этих критериев в кредитный процесс. Это позволяет банку не только соответствовать требованиям регуляторов и ожиданиям инвесторов, но и снижать риски, связанные с экологическими катастрофами, социальными конфликтами или неэтичным управлением со стороны заемщиков. Компании, следующие принципам ESG, могут получать кредиты под сниженный процент, а банк, в свою очередь, формирует более устойчивый и социально ответственный кредитный портфель, что является не только этически верным, но и экономически выгодным в долгосрочной перспективе.

Стратегическая кредитная политика ПАО Сбербанк на 2024-2026 годы: «Человекоцентричность» и ИИ-трансформация

ПАО Сбербанк, как лидер российского финансового рынка, формирует свою стратегическую кредитную политику не только исходя из текущих рыночных реалий, но и с прицелом на глобальные тренды и будущее развитие. На период с 2024 по 2026 год банк принял амбициозную стратегию, в основе которой лежат два ключевых столпа: инвестиции в искусственный интеллект (ИИ) и революционная концепция «человекоцентричности». Эти направления не просто декларируются, но и глубоко интегрируются во все аспекты деятельности, включая кредитование, определяя его адаптацию к современным экономическим вызовам.

Потребительское кредитование в коммерческом банке: оценка эффективности, ...

... кредитные продукты и этапы работы с заемщиками. Проанализировать методы оценки кредитоспособности физических лиц и виды обеспечения, применяемые в банке. Выявить основные проблемы и кредитные риски, ... происходит на основании кредитного договора, который является фундаментом взаимоотношений между банком и заемщиком. Этот документ закрепляет все основные параметры банковского займа и ответственность ...

Основные направления и цели стратегии Сбербанка до 2026 года

Стратегия Сбербанка до 2026 года является логичным продолжением предыдущего цикла (2021-2023), в ходе которого банк добился значительных успехов в технологической независимости и ИИ-трансформации. В новом стратегическом периоде акцент делается на дальнейшее масштабирование этих достижений.

Банк планирует вложить колоссальные 450 млрд рублей в цифровые инновации, прежде всего в ИИ, в период с 2024 по 2026 год. Эти инвестиции не являются расходами, а рассматриваются как стратегические вложения, способные генерировать значительную прибыль. Уже сейчас видна отдача от таких инвестиций: прибыль от использования ИИ в экосистеме Сбера достигла 800 млрд рублей с 2021 по 2023 год. Прогнозы на будущее еще более впечатляющие: ожидается рост доходов в этом сегменте в четыре раза к 2026 году. Показатель эффективности инвестиций в ИИ впечатляет: каждый рубль, вложенный в ИИ в 2023 году, приносил 7 рублей, а в 2024 году — 8 рублей. Сбербанк рассчитывает начать окупать инвестиции в генеративный ИИ на горизонте 2-3 лет, что подчеркивает его уверенность в потенциале этой технологии.

Помимо технологических приоритетов, Сбербанк устанавливает и четкие финансовые цели:

• Рентабельность капитала (ROE) выше 22% ежегодно.
• Норматив достаточности общего капитала Н20.0 выше 13,3%.
• Выплата дивидендов в размере 50% от чистой прибыли Группы Сбер.

Эти цели демонстрируют стремление банка к устойчивому росту и высокой финансовой эффективности, при этом оставаясь надежным партнером для инвесторов.

«Человекоцентричность» как ключевая парадигма: от потребителя к партнеру

Пожалуй, одной из наиболее новаторских и глубоких концепций в стратегии Сбербанка является «человекоцентричность». Это не просто маркетинговый лозунг, а фундаментальное изменение бизнес-модели, суть которого заключается в отходе от традиционного взгляда на клиента как на «кошелек» или источник дохода. Вместо этого, Сбербанк стремится стать помощником для клиента, действующим в его долгосрочных интересах и целях. Ведь в конечном итоге, именно такое партнерство формирует настоящую лояльность и устойчивое развитие.

Анализ трансформации валютных операций ПАО «Сбербанк» (2022-2025 ...

... оценки эффективности адаптационных стратегий банка в условиях, когда традиционные инструменты (USD, EUR, SWIFT) стали «токсичными» или недоступными. Валютные операции Сбербанка ... на уполномоченные банки и их клиентов, признавая, что ... данным обязательствам, вынуждая иностранных кредиторов принимать рубли или ждать особого разрешения. Эти Указы мгновенно трансформировали операционную среду Сбербанка, ...

«Человекоцентричность» предполагает, что банк:

• Понимает и предвосхищает потребности клиента: используя ИИ нового поколения, который будет обладать «глубокой памятью» и способностью понимать предпочтения и даже настроения клиентов.
• Снимает рутинные задачи: передавая ИИ все поточные клиентские операции, оставляя для ручного режима лишь самые сложные и нестандартные задачи, требующие человеческого участия.
• Подсказывает стратегические направления: для развития бизнеса клиента, предлагая не просто продукты, а комплексные решения.
• Формирует долгосрочные, партнерские отношения: выходя за рамки разовых транзакций и становясь надежным партнером на протяжении всего жизненного цикла клиента или его бизнеса.

К 2035 году Сбербанк ставит целью стать первой человекоцентричной компанией в мире, что подчеркивает амбициозность и долгосрочную перспективу этой трансформации. Это не только улучшает клиентский опыт, но и повышает лояльность, формируя уникальное конкурентное преимущество.

Искусственный интеллект нового поколения: внедрение и перспективы

ИИ признается Сбербанком ключевым фактором, определяющим современный мир, и его главная задача — служить человеку. В ближайшие три года банк планирует не только наращивать инвестиции, но и совершить прорыв в развитии и внедрении ИИ нового поколения.

Это включает:

• Развитие нейросетей с глубокой памятью: способных обрабатывать огромные объемы данных и выявлять тончайшие нюансы в поведении и потребностях клиентов.
• Автоматизацию большинства клиентских операций: к 2026 году Сбербанк планирует достичь 100%-го ИИ-охвата по кредитам для малого и микробизнеса. Это означает, что процесс выдачи кредитов для этих категорий заемщиков будет полностью автоматизирован, от подачи заявки до принятия решения.
• Повышение эффективности и сокращение издержек: ИИ позволяет оптимизировать внутренние процессы, снижать операционные расходы и ускорять принятие решений.
• Обеспечение надежности и безопасности сервисов: ИИ используется для выявления мошенничества и повышения общей кибербезопасности.

Сбербанк демонстрирует готовность корректировать свою стратегию развития в зависимости от изменений внешней ситуации, что делает его кредитную политику гибкой и адаптивной. Цель банка — сделать кредитование максимально эффективным не только для себя, но и для клиентов, сокращая издержки и предлагая наиболее выгодные условия. Более того, Сбербанк активно делится своими базовыми технологиями с банками-партнерами, что способствует развитию конкуренции и инноваций на всем рынке.

Современные методики и технологии оценки кредитоспособности заемщиков в Сбербанке

В условиях высококонкурентного и динамично развивающегося финансового рынка, где скорость и точность принятия решений играют решающую роль, Сбербанк активно внедряет передовые методики и технологии для оценки кредитоспособности заемщиков. От простых заявок до сложных корпоративных структур, банк применяет многоуровневый подход, основанный на анализе больших данных, машинном обучении и запатентованных алгоритмах.

Оценка кредитоспособности физических лиц: скоринг на основе больших данных

Для физических лиц Сбербанк использует сложную систему скоринга, которая значительно вышла за рамки традиционной оценки кредитной истории. Сегодня в центре внимания — анализ поведения клиента на основе больших данных, собираемых в процессе его взаимодействия с банком.

Запатентованная система оценки делает ставку на детальное изучение банковских транзакций клиента. Она анализирует:

• Метки времени и страны совершения операций: могут указывать на стабильность или рискованные паттерны (например, частые траты в игорных заведениях).
• Суммы и типы продавцов: дают представление о структуре расходов, уровне доходов и потребительских привычках.
• Обороты по картам: как дебетовым, так и кредитным, позволяя оценить финансовую активность и стабильность потоков средств.
• Сроки внесения обязательных платежей и досрочное погашение задолженности по кредитным картам: за эти действия начисляются дополнительные баллы за финансовую дисциплину, что является важным индикатором ответственности.

Для полного и точного анализа клиенту достаточно совершить порядка 350 транзакций. Этот объем данных позволяет модели сформировать глубокий поведенческий профиль. Для клиентов, не имеющих карт Сбербанка или недостаточного количества транзакций, используются традиционные источники: кредитная история из бюро кредитных историй, индивидуальный рейтинг и справки о доходах (2-НДФЛ или по форме банка).

Каждая характеристика заемщика оценивается в баллах, которые затем суммируются для формирования общего скорингового балла, определяющего решение о кредите и его условиях.

Важно отметить, что Сбербанк применяет не одну, а несколько скоринговых систем для разных категорий заемщиков и видов кредитов:

• Заявочный скоринг (Application Scoring): классический метод, используемый при первом обращении за кредитом.
• Поведенческий скоринг (Behavioral Scoring): прогнозирует изменение платежеспособности клиента на основе его текущей финансовой активности, оценивая платежную дисциплину по уже имеющимся продуктам, активность на счетах и использование кредитных средств. Он считается более точным, так как базируется на реальном поведении клиента, а не только на его заявленных данных.
• Скоринг против мошенничества (Fraud Scoring): анализирует необычные паттерны поведения и транзакций для выявления и предотвращения попыток мошенничества, защищая банк от финансовых потерь.

Особенности оценки кредитоспособности корпоративных клиентов (МСБ и крупный бизнес)

Оценка кредитоспособности корпоративных клиентов в Сбербанке требует более комплексного подхода, учитывающего специфику бизнеса. Банк предоставляет кредиты юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям, придерживаясь следующих ключевых требований:

• Срок регистрации: Компания или ИП должны быть зарегистрированы не менее 1 года. Исключения составляют сферы торговли (минимум 3 месяца работы) и другие сферы (не менее 6 месяцев).

  Для бизнесов с выраженной сезонностью требуется не менее года работы.

• Отсутствие невыполненных обязательств: Перед Сбербанком или другими кредиторами.
• Программы для начинающих предпринимателей: Существуют специализированные программы для бизнесов со сроком регистрации от 0 месяцев, которые не требуют поручительства или имущественного обеспечения, но, как правило, предполагают незначительные суммы займов.

Процентная ставка по корпоративным кредитам определяется индивидуально, исходя из:

• Конъюнктуры финансового рынка.
• Индивидуальных условий кредитования.
• Платежеспособности заемщика и уровня его кредитного риска.

В 2025 году процентная ставка для крупного бизнеса в Сбербанке может составлять от 12,5% до 18% годовых, в зависимости от программы (например, с господдержкой) и общих рыночных условий.

Вопрос обеспечения по корпоративным кредитам также решается индивидуально. Кредиты могут предоставляться без обеспечения (например, овердрафты), но чаще всего требуются:

• Залог имущества (недвижимость, оборудование).
• Залог ценных бумаг.
• Различные виды гарантий и поручительства.

Сбербанк активно развивает цифровые сервисы для корпоративных клиентов. В рамках партнерства с Объединенным кредитным бюро (ОКБ) и Национальным бюро кредитных историй (НБКИ) банк предоставляет корпоративным клиентам онлайн-доступ к их кредитной истории через «Сбербанк Бизнес Онлайн». Это позволяет предпринимателям оперативно выявлять ошибки, поддерживать актуальность информации и лучше понимать свой кредитный профиль.

Корпоративные кредиты предоставляются на широкий круг целей: пополнение оборотных средств, приобретение имущества, покрытие капитальных расходов, проведение НИОКР, расширение бизнеса, рефинансирование существующих обязательств и формирование покрытия по аккредитивам.

Внедрение ИИ и машинного обучения в процессы оценки рисков

Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) и Big Data стало краеугольным камнем в трансформации процессов оценки рисков в Сбербанке. Эти технологии позволяют банку:

• Повысить точность и эффективность оценки: ИИ-модели способны анализировать гораздо большее количество факторов и выявлять более сложные взаимосвязи, чем традиционные статистические методы. Это приводит к более точным прогнозам дефолта и, как следствие, снижению стоимости риска для банка.
• Сократить время рассмотрения заявок: Автоматизация процессов с помощью ИИ позволяет обрабатывать заявки на кредит значительно быстрее, что особенно важно для сохранения конкурентных преимуществ и улучшения клиентского опыта.
• Управлять кредитным портфелем в режиме реального времени: Модели машинного обучения могут постоянно мониторить состояние кредитного портфеля, выявлять ранние признаки проблем у заемщиков и предлагать превентивные меры.
• Персонализировать предложения: Анализируя данные, ИИ помогает банку создавать более персонализированные кредитные продукты и условия, отвечающие уникальным потребностям каждого клиента.

Примеры применения ИИ включают не только скоринг, но и:

• Прогнозирование экономических циклов и их влияния на платежеспособность отраслей.
• Оптимизацию процессов сбора просроченной задолженности.
• Автоматизированный анализ финансовых отчетов корпоративных клиентов.

Эти инновации не только делают кредитный процесс более совершенным, но и позволяют Сбербанку сохранять лидерство на рынке, предлагая клиентам передовые и эффективные финансовые решения.

Кредитный портфель Сбербанка: динамика, структура и финансовые показатели

Объем и структура кредитного портфеля ПАО Сбербанк, наряду с ключевыми финансовыми показателями, являются зеркалом его кредитной политики и отражают состояние экономики страны в целом. Анализ этих данных позволяет понять масштабы деятельности банка, его стратегические приоритеты и финансовую устойчивость.

Объем и структура кредитного портфеля по категориям заемщиков (2024-2025 гг.)

Сбербанк продолжает демонстрировать впечатляющий рост и диверсификацию своего кредитного портфеля. К июлю 2025 года совокупный кредитный портфель Сбера превысил 45,5 трлн рублей, показав рост на 0,4% в реальном выражении за месяц. За первое полугодие 2025 года он увеличился на 2,1% до 46,1 трлн рублей, что свидетельствует о стабильном расширении кредитной активности. Этот рост преимущественно обусловлен активной выдачей льготных ипотечных кредитов и проектным финансированием.

Структура кредитного портфеля по категориям заемщиков выглядит следующим образом (на конец июня 2025 года):

• Корпоративный кредитный портфель: Составил 27,5 трлн рублей. Этот сегмент включает кредиты крупным корпорациям, среднему и малому бизнесу, а также индивидуальным предпринимателям. Его рост часто является индикатором инвестиционной активности в экономике.
• Розничный кредитный портфель: Достиг 17,7 трлн рублей. Внутри розничного портфеля наблюдается интересная динамика:
  • Ипотечный портфель: Продолжает расти, увеличившись на 2,7% с начала 2025 года, достигнув 11,3 трлн рублей. Это подчеркивает сохраняющийся высокий спрос на жилищное кредитование, в том числе благодаря государственным программам поддержки.
  • Портфель потребительских кредитов: Снизился на 11,8% с начала 2025 года до 3,4 трлн рублей. Это может быть связано с ужесточением денежно-кредитной политики ЦБ РФ и повышением процентных ставок, что сдерживает потребительскую активность.
  • Портфель кредитных карт: Увеличился на 6,3% с начала года до 2,4 трлн рублей. Рост кредитных карт может указывать на сохранение спроса на краткосрочные заемные средства и удобство использования этого продукта.

Эта детализация позволяет увидеть, как банк адаптируется к рыночным условиям, перераспределяя акценты между различными сегментами кредитования.

Ключевые финансовые результаты и рентабельность (2023-2025 гг.)

Финансовые показатели Сбербанка демонстрируют впечатляющую устойчивость и эффективность, что подтверждает его доминирующее положение на рынке.

Показатель	2023 год	Прогноз/Факт 2025 год (на 7 мес.)
Чистая прибыль (МСФО)	1508,6 млрд ₽	~1,6 трлн ₽ (прогноз на год)
Чистая прибыль (РСБУ)	Не указано	971,5 млрд ₽ (за 7 мес.), 826,6 млрд ₽ (за 6 мес.)
Рентабельность капитала (ROE)	25,3%	22,1% (за 7 мес.), 22,2% (за 6 мес. РСБУ), 23,7% (за 6 мес. МСФО)
Чистые процентные доходы	2333,7 млрд ₽	Не указано
Количество розничных клиентов	109,9 млн чел.	110,4 млн чел. (на конец июля)
Количество активных корпоративных клиентов	3,3 млн компаний	3,4 млн компаний (на конец июля)
Средства клиентов	44,6 трлн ₽	>42 трлн ₽ (на конец июля)
Средства частных клиентов	Не указано	29,8 трлн ₽ (на конец июля)
Общие активы	50,3 трлн ₽	Не указано

Чистая прибыль: По итогам 2023 года чистая прибыль Сбербанка по МСФО составила 1508,6 млрд рублей. За 7 месяцев 2025 года чистая прибыль по РСБУ достигла 971,5 млрд рублей (+6,8% г/г), а по МСФО за 6 месяцев 2025 года — 859,0 млрд рублей (+5,3% г/г).

Прогноз Сбербанка по чистой прибыли по МСФО на весь 2025 год составляет около 1,6 трлн рублей, что свидетельствует об уверенных ожиданиях дальнейшего роста.

Рентабельность капитала (ROE): В 2023 году ROE Сбербанка достигла впечатляющих 25,3%. В 2025 году банк продолжает поддерживать высокую рентабельность, с показателями 22,1% за 7 месяцев (РСБУ) и 23,7% за 6 месяцев (МСФО), что соответствует стратегической цели «выше 22% ежегодно».

Чистые процентные доходы: За 2023 год они выросли на 36,6% до 2333,7 млрд рублей, что является ключевым драйвером прибыли банка.

Клиентская база: Сбербанк демонстрирует непрерывный рост клиентской базы. Количество розничных клиентов на конец июля 2025 года составило 110,4 млн человек (+0,5 млн с начала года), а количество активных корпоративных клиентов выросло на 3,0% до 3,4 млн компаний. Это подтверждает доверие клиентов к банку и его широкое присутствие на рынке.

Средства клиентов: Общий объем привлеченных средств превысил 42 трлн рублей на конец июля 2025 года, при этом средства частных клиентов выросли на 0,7% за месяц, достигнув 29,8 трлн рублей. Это является мощной ресурсной базой для дальнейшего кредитования.

Эти показатели свидетельствуют не только о финансовой мощи Сбербанка, но и о его способности эффективно управлять активами и пассивами в постоянно меняющейся экономической среде.

Риски и вызовы в кредитной деятельности Сбербанка и управление ими

Кредитная деятельность, по своей природе, неразрывно связана с рисками. Для такого гиганта, как ПАО Сбербанк, управление этими рисками является не просто задачей, а фундаментальным элементом устойчивого развития. В текущих экономических условиях, характеризующихся глобальной неопределенностью и внутренними вызовами, идентификация, оценка и эффективное управление кредитными рисками приобретают особую значимость.

Типы кредитного риска и их проявление в деятельности Сбербанка

Кредитный риск, как уже упоминалось, это вероятность финансовых потерь, возникающих из-за неспособности заемщика выполнить свои договорные обязательства. В деятельности Сбербанка, как и любого крупного банка, можно выделить несколько основных типов кредитного риска:

1. Риск дефолта (риск неплатежа): Наиболее очевидный и прямой риск, связанный с неспособностью или нежеланием заемщика погасить основной долг или проценты. Этот риск проявляется в росте просроченной задолженности и в конечном итоге может привести к частичной или полной потере выданных средств. Сбербанк минимизирует его через тщательный скоринг, поведенческий анализ и мониторинг.
2. Риск концентрации: Возникает, когда чрезмерно большая доля кредитного портфеля сосредоточена на одном заемщике, группе связанных заемщиков (ГСЗ), определенной отрасли экономики или географическом регионе. Банк России активно регулирует этот риск, устанавливая нормативы, ограничивающие объем кредитов, выдаваемых одному заемщику или группе связанных заемщиков, относительно капитала банка. Например, норматив Н6 ограничивает максимальный размер риска на одного заемщика. Для Сбербанка, как для крупнейшего игрока, этот риск всегда актуален, и его управление включает строгое лимитирование и диверсификацию кредитного портфеля по секторам экономики.
3. Систематический риск: Это риск, присущий всему рынку или значительной его части, и его невозможно полностью устранить диверсификацией. В банковском кредитовании он может быть связан с:
   • Макроэкономическими факторами: Например, снижение темпов экономического развития, рецессия, которая приводит к ухудшению финансового положения широкого круга заемщиков (как физических, так и юридических лиц).
   • Институциональными факторами: Нестабильность правовой системы, изменения в законодательстве, регулировании, которые могут повлиять на условия ведения бизнеса или взыскания задолженности.
   • Отраслевыми проблемами: Кризисы в отдельных отраслях экономики, которые могут повлечь за собой дефолты множества компаний из этих секторов.
   • Инфляция и рост стоимости заемных средств: Изменение ключевой ставки ЦБ РФ напрямую влияет на стоимость фондирования для банка и на процентные ставки по кредитам, что может ухудшить финансовое положение заемщиков и их способность обслуживать долг.

Помимо этих основных типов, процедуры управления кредитным риском в Сбербанке также охватывают риски, связанные с вовлеченностью кредитной организации в операции по секьюритизации активов и остаточный риск, возникающий из-за неполного покрытия обеспечения.

Системы управления кредитным риском: мониторинг и внутренние модели

Для эффективного управления столь широким спектром кредитных рисков Сбербанк внедряет многоуровневую систему контроля и анализа.

1. Внутренние системы оценки кредитного риска: Банк использует продвинутые внутренние модели оценки кредитного риска, основанные на статистических методах, Data Mining и ИИ. Центральный банк РФ рекомендует кредитным организациям устанавливать внутренние системы, позволяющие регулярно оценивать точность и последовательность функционирования этих моделей. Для этого применяются:
   • Аналитический метод: Глубокий анализ финансовых показателей и качественных характеристик заемщиков.
   • Статистический метод: Использование исторической статистики дефолтов и других событий для прогнозирования будущих рисков.
   • Коэффициентный метод: Расчет и анализ различных финансовых коэффициентов (ликвидности, платежеспособности, финансовой устойчивости, рентабельности) для оценки текущего состояния заемщика.
2. Регулярные проверки и мониторинг: Проверки внутренних моделей оценки кредитного риска осуществляются на регулярной основе службой внутреннего контроля банка. Это гарантирует их актуальность и эффективность. Кроме того, мониторинг кредитного риска осуществляется на постоянной основе сотрудниками кредитующего подразделения. Этот мониторинг проводится как в разрезе отдельного заемщика (например, отслеживание платежной дисциплины, изменения финансового состояния), так и по кредитному портфелю в целом (анализ трендов, выявление концентраций).

Влияние внешних факторов: денежно-кредитная политика ЦБ РФ и экономическая неопределенность

В 2025 году банковский сектор, включая Сбербанк, сталкивается с рядом серьезных внешних вызовов, которые оказывают существенное влияние на кредитную деятельность:

• Неопределенность в глобальной экономике и геополитика: Эти факторы создают нестабильность, влияют на инвестиционный климат и могут приводить к шокам, затрагивающим финансовое состояние заемщиков.
• Высокие процентные ставки и денежно-кредитная политика ЦБ РФ: Жесткая денежно-кредитная политика Банка России, направленная на сдерживание инфляции, приводит к высоким ключевым ставкам. Это, в свою очередь, увеличивает стоимость заемных средств для банков, что отражается на процентных ставках по кредитам для конечных заемщиков. Высокие ставки сдерживают рост кредитной активности, делая кредиты менее доступными и привлекательными.
• Инфляционные ожидания населения: Несмотря на усилия ЦБ, инфляционные ожидания остаются высокими, что влияет на потребительское поведение. В условиях высокой инфляции реальные доходы населения могут снижаться, что приводит к росту просроченной задолженности по потребительским кредитам и ипотеке.
• Демографические трансформации и технологические инновации: Эти факторы также формируют долгосрочные тренды, влияющие на структуру спроса на кредитные продукты и методы оценки.

На фоне этих вызовов Сбербанк вынужден корректировать свои прогнозы. В июле 2025 года банк понизил прогноз по росту корпоративного кредитования на 2025 год в целом по сектору до 7-9% с ранее ожидавшихся 9-11%. Тем не менее, в Сбере считают, что банковский сектор может уложиться в скорректированный прогноз, демонстрируя умеренный оптимизм и готовность к адаптации. Управление рисками в такой среде требует не только совершенных внутренних систем, но и гибкости, способности быстро реагировать на изменяющиеся внешние условия.

Перспективы развития кредитной политики и методов оценки в Сбербанке

Будущее кредитной политики ПАО Сбербанк тесно связано с глобальными технологическими трендами и изменением парадигмы ведения бизнеса, особенно в части устойчивого развития. На ближайшие 3-5 лет банк наметил курс на углубление ИИ-трансформации и интеграцию ESG-факторов, что позволит ему сохранить лидерство на рынке и эффективно адаптироваться к новым экономическим реалиям.

Дальнейшая ИИ-трансформация и автоматизация кредитных процессов

Искусственный интеллект является ключевым двигателем развития Сбербанка. Его стратегия на ближайшие годы предусматривает не просто использование, а полноценную ИИ-трансформацию всех бизнес-процессов, включая кредитование.

• Увеличение ИИ-охвата: Сбербанк планирует к 2027 году довести показатель по сделкам оборотного кредитования для крупного и среднего бизнеса с использованием ИИ-моделей до 97%. Это означает практически полную автоматизацию принятия решений и обработки заявок в этом сегменте, что значительно ускорит процесс и снизит операционные издержки.
• Значительный экономический эффект от ИИ: Банк уже накопил существенный опыт в монетизации ИИ: портфель кредитов, выданных онлайн с применением ИИ, уже превысил 2 трлн рублей. Главным направлением, где Сбербанк зарабатывает от применения ИИ, является точность управления рисками, что ведет к существенному снижению стоимости риска. В 2025 году Сбербанк планирует получить доход от технологий ИИ не ниже 450 млрд рублей.
• Разработка открытых методик: Сбербанк разрабатывает собственную методику оценки инвестиций в ИИ-технологии, которую планирует сделать доступной для всего рынка. Это подчеркивает его роль как драйвера инноваций и способствует распространению передовых практик.
• Сокращение издержек через автоматизацию: Использование ИИ в бизнес-процессах позволяет не только автоматизировать рутину, но и превращать массивы данных в ценные знания о потребностях клиентов, рисках и уязвимостях. В рамках оптимизации до 2025 года Сбербанк планирует сократить до 20% сотрудников центрального аппарата, что также является частью стратегии по сокращению издержек и повышению эффективности.

Интеграция ESG-факторов в кредитование: устойчивое финансирование

Интеграция ESG-факторов (Environmental, Social, Governance) становится не просто модным трендом, а стратегическим императивом для Сбербанка. Это новый вектор устойчивого развития, который влияет на привлечение финансирования, репутацию и долгосрочную ценность.

• Растущий портфель ответственного финансирования: Портфель ответственного финансирования Сбербанка демонстрирует впечатляющую динамику. По итогам семи месяцев 2025 года он вырос до 4,2 трлн рублей, что на 25% выше прошлогоднего уровня. В 2023 году этот объем составлял 2,89 трлн рублей, превышая результат 2022 года более чем в два раза (1,3 трлн рублей).

  Это свидетельствует о глубокой приверженности банка принципам устойчивого развития.

• Высокие ESG-рейтинги: Сбербанк получил наивысшие оценки в ведущих ESG-рейтингах, включая ESG-AAA от НКР и ESG-AA от АКРА. Эти оценки подтверждают очень высокий уровень соблюдения экологических, социальных и управленческих стандартов, что укрепляет доверие инвесторов и партнеров. Доля ESG-кредитов со специальными ESG-ковенантами составляет 12,02% от портфеля кредитов юридическим лицам, что является значимым показателем.
• Практическое применение ESG в кредитном процессе: Сбербанк разработал четкие политики и процедуры по выявлению и управлению социальными и экологическими рисками в рамках кредитного процесса. Банк также имеет «исключающий список» видов деятельности, которые не финансируются из-за их негативного воздействия на окружающую среду или общество. Компании, демонстрирующие приверженность принципам ESG, могут получать кредиты под сниженный процент, что стимулирует переход бизнеса к более устойчивым моделям. Учет ESG-факторов позволяет инвесторам выбирать более устойчивые компании с лучшим управлением рисками и потенциально более высокой доходностью в долгосрочной перспективе.

Прогнозы и адаптируемость к изменениям рынка

В условиях сохраняющейся высокой неопределенности на глобальном и российском рынках Сбербанк демонстрирует гибкость и готовность корректировать свою стратегию развития, включая кредитную политику. Несмотря на то, что банк в июле 2025 года понизил прогноз по росту корпоративного кредитования на 2025 год в целом по сектору, он сохраняет уверенность в способности банковского сектора уложиться в эти скорректированные показатели.

Прогнозы развития кредитного рынка будут зависеть от множества факторов:

• Динамика ключевой ставки ЦБ РФ: Смягчение денежно-кредитной политики может стимулировать рост кредитования.
• Экономический рост и инвестиционная активность: Рост ВВП и инвестиций будут поддерживать спрос на корпоративные кредиты.
• Государственные программы поддержки: Сохранение льготных программ, особенно в ипотечном сегменте, будет способствовать поддержанию розничного кредитования.
• Конкуренция и технологические инновации: Дальнейшее развитие финтех-рынка и конкуренция будут стимулировать банки к постоянному совершенствованию продуктов и услуг.

Сбербанк, как лидер, продолжит определять эти тренды, предлагая инновационные решения и адаптируя свою кредитную политику к вызовам и возможностям будущего. Его стратегические инвестиции в ИИ и глубокая приверженность ESG-принципам создают прочную основу для устойчивого роста и сохранения конкурентных преимуществ на ближайшие годы. При этом ключевой вопрос остается открытым: сможет ли банк, интегрируя новейшие технологии, сохранить фокус на индивидуальные потребности каждого клиента, или же массовая автоматизация неизбежно приведет к стандартизации, снижающей уникальность взаимодействия?

Заключение

Исследование кредитной политики и методик оценки кредитоспособности ПАО Сбербанк в период 2024-2026 годов выявляет глубокую трансформацию, происходящую в банковском секторе, где технологический прогресс и новые этические парадигмы становятся центральными элементами стратегии. Сбербанк не просто следует за трендами, но и активно формирует их, утверждая свою доминирующую роль на российском финансовом рынке.

Ключевые выводы исследования подчеркивают несколько фундаментальных аспектов:

1. «Человекоцентричность» как новая философия: Отход от традиционной потребительской модели в сторону глубокого партнерства с клиентом, где ИИ выступает не как замена, а как инструмент для лучшего понимания и удовлетворения долгосрочных потребностей. Эта парадигма является не просто маркетинговым ходом, а стратегическим выбором, нацеленным на создание устойчивых и лояльных отношений.
2. Глубокая ИИ-трансформация: Инвестиции в размере 450 млрд рублей в ИИ до 2026 года и ожидаемый четырехкратный рост прибыли от его использования свидетельствуют о беспрецедентном масштабе технологической интеграции. Полный ИИ-охват по кредитам для малого и микробизнеса к 2026 году и передача рутинных операций нейросетям с глубокой памятью кардинально меняют подходы к скорости, точности и эффективности кредитного процесса. Особое внимание уделяется запатентованным системам оценки, использующим поведенческий анализ на основе 350+ транзакций, что значительно повышает точность скоринга.
3. Устойчивые финансовые показатели и адаптивный кредитный портфель: Несмотря на внешние вызовы, Сбербанк демонстрирует высокую чистую прибыль (прогноз 1,6 трлн рублей на 2025 год) и рентабельность капитала (ROE выше 22%).

   Динамика кредитного портфеля, особенно рост ипотеки и перераспределение в сторону более консервативных продуктов в условиях высоких ставок, отражает адаптивность банка к меняющейся макроэкономической среде.

4. Комплексное управление рисками: Банк активно противостоит кредитным рискам, включая риск дефолта, концентрации и систематический риск, через совершенствование внутренних моделей, постоянный мониторинг и учет регуляторных ограничений Центрального банка РФ.
5. Интеграция ESG-факторов: Растущий до 4,2 трлн рублей портфель ответственного финансирования и наивысшие ESG-рейтинги подчеркивают приверженность Сбербанка принципам устойчивого развития. Это не только отвечает запросам социально ответственных инвесторов, но и снижает долгосрочные риски, формируя более устойчивый кредитный портфель.

Сбербанк не просто адаптируется к вызовам времени, но и задает вектор развития для всего банковского сектора, демонстрируя, как передовые технологии и этические принципы могут быть интегрированы в кредитную политику для достижения как финансовых, так и социальных целей.

Для дальнейших исследований перспективными направлениями могут стать:

• Детальный анализ эффективности «человекоцентричной» стратегии на конкретных кейсах взаимодействия с клиентами.
• Оценка влияния генеративного ИИ на разработку новых кредитных продуктов и персонализированных предложений.
• Исследование долгосрочных экономических эффектов от внедрения ESG-факторов в кредитный портфель Сбербанка и его влияние на конкурентное положение.
• Анализ изменений в регуляторной базе РФ, которые могут стимулировать или сдерживать дальнейшую ИИ-трансформацию и развитие устойчивого финансирования.

Эти направления позволят углубить понимание эволюции кредитной деятельности в условиях непрерывных инноваций и глобальных вызовов, подтверждая лидерство Сбербанка в формировании будущего банковского дела.

Список использованной литературы

1. Балабанов И.Т. Банки и банковское дело. – С-Пб: Питер, 2008. – 314 с.
2. Белоглазова Г.Н., Кроливецкая Л.П. Банковское дело. – М: Финансы и статистика, 2007. – 725 с.
3. Гамза В.А. Об оценке кредитоспособности заемщика // Деньги и кредит. – 2008. – №2. – С. 50-54.
4. Жарковская Е.П. Банковское дело: курс лекций. – М: Омега-Л, 2008. – 289 с.
5. Жуков Е.Ф. Банки и банковские операции. – М: Банки и биржи, 2007. – 328 с.
6. Инструкция Сбербанка РФ «О кредитовании юридических лиц учреждениями Сбербанка РФ» от 26.10.1993 №26 – р.
7. Колесников В.И., Кроливецкая Л.П. Банковское дело. – М: Финансы и статистика, 2009. – 684 с.
8. Кондратюк Е.А. Понятие банковских рисков и их классификация // Деньги и кредит. – 2009. – №6. – С. 43-50.
9. Корпоративное кредитование. Сбербанк. URL: https://www.sberbank.ru/ru/s_m_business/credit/corporatelending (дата обращения: 08.10.2025).
10. Кредитная политика банка. Глоссарий Финуслуги.рy. URL: https://finaero.ru/glossary/kreditnaya-politika-banka (дата обращения: 08.10.2025).
11. Кредитная политика. E-xecutive.ru. URL: https://www.e-xecutive.ru/wiki/articles/kreditnaia-politika (дата обращения: 08.10.2025).
12. Кредитоспособность. Сбербанк. URL: https://www.sberbank.ru/ru/s_m_business/wiki/kreditposobnost (дата обращения: 08.10.2025).
13. Кредитный риск. КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_404415/7069176f57161b539cf3a5323a85421c97a85d34/ (дата обращения: 08.10.2025).
14. Лаврушин О.И. Банковское дело. М: Финансы и статистика, 2008. – 760 с.
15. Лаврушин О.И. Деньги. Кредит. Банки. – М: Финансы и статистика, 2008. – 764 с.
16. Сбербанк — финансовые отчеты, годовые отчеты, презентации (МСФО, РСБУ, GAAP).

    URL: https://invest-brands.ru/sberbank/ (дата обращения: 08.10.2025).

17. Сбербанк готов корректировать стратегию развития до 2027 года. Frank Media. URL: https://frankrg.com/97495 (дата обращения: 08.10.2025).
18. Сбербанк России. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%B1%D0%B5%D1%80%D0%B1%D0%B0%D0%BD%D0%BA_%D0%A0%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B8 (дата обращения: 08.10.2025).
19. Сбер представил Стратегию развития до 2026 года. Ассоциация российских банков. URL: https://arb.ru/b2b/news/sber_predstavil_strategiyu_razvitiya_do_2026_goda-11003457/ (дата обращения: 08.10.2025).
20. Скоринг: как банки и МФО решают, давать ли вам кредит. Финансовая культура. URL: https://fincult.info/article/skoring-kak-banki-i-mfo-reshayut-davat-li-vam-kredit/ (дата обращения: 08.10.2025).
21. Скоринг: что это такое, какие данные оценивает скоринговая система, как повысить свой балл. Home Credit Bank. URL: https://www.homecredit.ru/blog/chto-takoe-skoring (дата обращения: 08.10.2025).
22. Управление кредитной политикой коммерческого банка (на примере ПАО «Сбербанк).

    URL: https://repo.ssau.ru/bitstream/Upravlenie_kreditnoi_politikoi_kommercheskogo_banka_na_primere_PAO_Sberbank-27807/1/%D0%94%D0%98%D0%9F%D0%9B%D0%9E%D0%9C%20%D0%95%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2%20%D0%90.%D0%92..pdf (дата обращения: 08.10.2025).

23. Что такое «Кредитный риск» простыми словами — определение термина. Финансовый словарь Газпромбанка. URL: https://www.gazprombank.ru/personal/glossary/kreditnyy-risk/ (дата обращения: 08.10.2025).
24. Что такое кредитный скоринг: как считается, что оценивает и на что влияет. МТС Банк. URL: https://www.mtsbank.ru/blog/chto-takoe-kreditnyy-skoring-kak-schitaetsya-chto-otsenivaet-i-na-chto-vliyaet/ (дата обращения: 08.10.2025).
25. Что такое Кредитный риск: понятие и определение термина. Глоссарий Банка Точка. URL: https://tochka.com/glossary/kreditnyy-risk/ (дата обращения: 08.10.2025).
26. Что такое Кредитоспособность: понятие и определение термина. Точка. URL: https://tochka.com/glossary/kreditposobnost/ (дата обращения: 08.10.2025).
27. Что такое кредитоспособность заемщика и как ее оценить. Газпромбанк. URL: https://www.gazprombank.ru/articles/48493/ (дата обращения: 08.10.2025).