Современные проблемы и перспективы оценки кредитоспособности физических лиц в Российской Федерации: Анализ макроэкономических рисков, правовых изменений (2024–2025) и внедрения AI/ML-скоринга

метки: Заемщик, Кредит, Https, Данные, Скоринг, Кредитоспособность, Кредитный, Потребительский

Начало 2025 года ознаменовалось сохранением значительной волатильности на российском рынке потребительского кредитования. Совокупный объем просроченной задолженности (NPL) по розничным кредитам превысил критическую отметку в 1,132 трлн рублей к середине 2024 года, что сигнализирует о нарастании системных рисков и ухудшении качества кредитного портфеля. В условиях высокой инфляции, жесткой денежно-кредитной политики Банка России и структурных изменений на рынке труда, традиционные методы оценки кредитоспособности физических лиц демонстрируют недостаточную эффективность, требуя глубокой перестройки как с точки зрения регуляторного надзора, так и с позиции внедрения технологических инноваций.

Актуальность настоящего исследования определяется необходимостью комплексного анализа ключевых проблем и рисков, существующих на современном этапе развития потребительского кредитования в Российской Федерации. Работа ставит целью не только констатировать проблемы закредитованности населения, но и провести углубленный анализ мер, предпринимаемых регулятором (Банк России), законодателем (изменения в ФЗ №353 и ФЗ №230) и финансовыми институтами (внедрение AI/ML-скоринга) для управления этими рисками.

Задачи исследования:

1. Оценить влияние макроэкономических факторов (высокая ключевая ставка, инфляция) на рост кредитного риска и проанализировать эффективность макропруденциального регулирования.
2. Выявить ключевые правовые изменения 2024–2025 годов, влияющие на процесс взыскания и защиту прав заемщиков.
3. Изучить методологию и проблемы внедрения современных моделей оценки рисков на основе искусственного интеллекта (AI/ML).
4. Проанализировать риски, связанные с неформальной занятостью и «серыми» доходами, и раскрыть конфликт между регулятором и банковским сообществом в вопросе верификации платежеспособности.

Структура работы построена на последовательном переходе от макроэкономического контекста к правовым рамкам, а затем к технологической архитектуре оценки кредитоспособности, завершаясь анализом неразрешенных методологических и практических проблем.

Макроэкономические и регуляторные факторы, формирующие кредитный риск

Современный этап развития рынка потребительского кредитования в России характеризуется высоким уровнем неопределенности, вызванным геополитическими факторами и жесткими мерами монетарной политики. Эти условия выступают катализаторами кредитного риска.

Методология анализа и минимизации кредитных рисков в потребительском ...

... стал временем резких «качелей» на рынке потребительского кредитования, что прямо отразилось на качестве портфелей и структуре кредитного риска. Анализ динамики позволяет ответить на ключевой ... контур, сформированный на основе стандартов Базель III и детализированный Положениями Банка России. Оценка кредитного риска на основе внутренних рейтингов (IRB/ПВР-подход) Переход российских системно значимых ...

Динамика ключевой ставки и стоимость кредитования

Центральный банк Российской Федерации, борясь с устойчивой инфляцией, сохраняет высокую ключевую ставку, которая на 07.10.2025 была установлена на уровне 17,00% годовых. Этот инструмент, будучи эффективным для стабилизации цен, одновременно формирует фундаментальный риск для банковского сектора и заемщиков:

1. Удорожание фондирования: Высокая ключевая ставка напрямую транслируется в рост стоимости привлечения ресурсов для банков, что неизбежно ведет к удорожанию конечного продукта — потребительского кредита.
2. Рост ПСК: Средняя Полная Стоимость Кредита (ПСК) по необеспеченным кредитам в крупнейших банках выросла до 31,7% годовых (по состоянию на октябрь 2024 года).

   При такой стоимости обслуживания долга, особенно для заемщиков с пограничным уровнем дохода, вероятность дефолта значительно возрастает.

3. Опережающие темпы кредитования: Парадоксально, но, несмотря на высокую стоимость, темпы роста необеспеченного потребительского кредитования (8% за первые пять месяцев 2024 года) продолжали опережать динамику роста доходов населения (14,2% в I квартале 2024 года к I кварталу 2023 года).

   Это свидетельствует о сохраняющемся высоком спросе на заемные средства, зачастую обусловленном потребностью в рефинансировании или покрытии текущих операционных расходов, а не инвестиционным спросом.

Сохранение такого дисбаланса неизбежно приводит к росту показателя долговой нагрузки (ПДН) и угрозе увеличения закредитованности, что в конечном счете подрывает общую финансовую стабильность системы, вынуждая регулятора вмешиваться все более жесткими методами.

Эффективность и противоречия макропруденциального регулирования (МПЛ)

В ответ на угрозу системной закредитованности Банк России активно использует инструменты макропруденциальной политики, прежде всего Макропруденциальные Лимиты (МПЛ) и Макропруденциальные Надбавки.

Цель МПЛ — ограничить выдачу наиболее рискованных кредитов, то есть займов, выдаваемых клиентам с высоким Показателем Долговой Нагрузки (ПДН).

В частности, на ипотечном рынке эти меры продемонстрировали высокую эффективность. Благодаря ужесточению регулирования, доля ипотечных выдач с ПДН более 80% резко сократилась с 42% во II квартале 2023 года до 6% во II квартале 2025 года. Это означает, что регулятор успешно вынудил банки сократить кредитование наиболее уязвимого сегмента заемщиков в ипотеке.

Однако в сегменте необеспеченного потребительского кредитования ситуация более сложна и противоречива. Банк России, ужесточая лимиты на IV квартал 2024 года, был вынужден скорректировать свою политику. Со 2 декабря 2024 года регулятор снизил макропруденциальные надбавки по потребительским кредитам. Это смягчение было обусловлено необходимостью адаптации к общему росту ключевой ставки: при крайне высокой стоимости фондирования и жестких надбавках банки столкнулись с риском чрезмерного сокращения кредитования, что могло бы замедлить экономическую активность. Это демонстрирует тонкий баланс, который приходится поддерживать регулятору между финансовой стабильностью и экономической активностью.

Показатель МПЛ	Период ужесточения (II кв. 2023)	Период адаптации (II кв. 2025)	Результат
Доля ипотеки с ПДН > 80%	42%	6%	Успешное снижение рисков в ипотеке
Рост NPL (90+) в I-V мес. 2024	4,3% (за весь 2023 г.)	6,4%	Рост рисков в необеспеченном кредитовании
Корректировка надбавок	Ужесточение	Смягчение со 02.12.2024	Реакция ЦБ на высокую ключевую ставку

Структура просроченной задолженности

Анализ структуры просроченной задолженности (NPL 90+) подтверждает гипотезу о системном росте кредитного риска. Общий объем просроченной задолженности по розничным кредитам превысил 1,132 трлн рублей. Прирост просрочки (NPL 90+) за первые пять месяцев 2024 года (6,4%) оказался в 1,6 раза выше, чем за весь 2023 год (4,3%).

Особое беспокойство вызывает феномен «мультизакредитованности». По состоянию на начало 2025 года, на заемщиков, имеющих три и более кредита, приходится около половины (49,6%) всей совокупной задолженности по розничным кредитам. Эта группа является наиболее уязвимой к макроэкономическим шокам (потеря работы, инфляция), поскольку имеет минимальный запас финансовой прочности, и именно она выступает основным источником роста просрочки.

Но если почти половина долга сконцентрирована у самых уязвимых клиентов, то не является ли это прямым доказательством недостаточной эффективности традиционных методов скоринга, которые не могут предсказать кумулятивный риск при выдаче последующих займов?

Правовая основа оценки кредитоспособности и защиты заемщиков

Кредитный риск банков сегодня во многом определяется не только макроэкономикой, но и динамичным изменением законодательства, направленным на усиление защиты прав потребителей финансовых услуг. Эти изменения требуют от банков оперативной адаптации внутренних процедур риск-менеджмента и взыскания.

Изменения в ФЗ №353 «О потребительском кредите (займе)»

Федеральный закон №353 «О потребительском кредите (займе)» претерпел ряд значимых поправок в конце 2023 – начале 2024 года, которые напрямую влияют на финансовые потоки банка в случае просрочки:

1. Новая очередность погашения задолженности: С 1 июля 2024 года (Федеральный закон от 19.12.2023 № 607-ФЗ) была изменена очередность погашения требований кредитора к заемщику в случае недостаточности суммы платежа. Согласно новой редакции статьи 5 ФЗ №353, неустойка (штраф, пеня) перемещена на пятую, последнюю очередь погашения.
   • Ранее неустойка погашалась в третью очередь, что позволяло банку быстрее наращивать ее объем, ухудшая положение заемщика. Теперь приоритет отдан погашению основного долга и процентов. Это изменение направлено на снижение финансового давления на заемщика и позволяет ему быстрее сокращать основную сумму долга, но для банка это означает замедление процесса компенсации потерь от просрочки, увеличивая период нахождения кредита в статусе проблемного.
2. Право на кредитные каникулы: С 1 января 2024 года (ФЗ №359-ФЗ) закон был дополнен правом заемщика, оказавшегося в трудной жизненной ситуации (включая нахождение в зоне чрезвычайной ситуации), обратиться за приостановлением обязательств на срок до шести месяцев. Это является важным механизмом социальной защиты, но для банка представляет собой реализацию регуляторного риска, поскольку увеличивает процент портфеля, временно выведенного из обслуживания.
3. Раскрытие ПСК по кредитным картам: С 21 января 2024 года (ФЗ №359-ФЗ) кредиторы обязаны раскрывать диапазон Полной Стоимости Кредита (ПСК) для кредитных карт, отдельно указывая минимальную ставку (при безналичном использовании) и максимальную (при снятии наличных).

   Это повышает прозрачность продукта, но усложняет маркетинг и требует более точного донесения информации до потребителя.

Регулирование коллекторской деятельности (ФЗ №230)

Серьезные изменения коснулись и процесса взыскания задолженности. Поправки к Федеральному закону №230-ФЗ «О защите прав… при взыскании задолженности» (с 01.02.2024, ФЗ №467-ФЗ) впервые официально вводят термины «коллекторы» и «коллекторская деятельность», формализуя этот вид деятельности.

Ключевым регуляторным шагом, влияющим на операционный и регуляторный риск банков, стало принятие **Приказа Минюста России от 06.05.2024 N 134** (вступил в силу с 1 сентября 2024 года).

Этот приказ устанавливает жесткие требования к оборудованию, используемому кредитными организациями при взыскании.

Обязательная аудиозапись: Банки (и коллекторские агентства) обязаны осуществлять обязательную аудиозапись всех разговоров, связанных с взысканием задолженности. Это касается не только операторов, но и использования «Автоматизированного интеллектуального агента» (голосовых роботов).

Записи должны храниться не менее трех лет.

Это требование накладывает на банки значительные операционные расходы на хранение данных и обеспечивает заемщиков надежным доказательством в случае нарушения их прав, резко снижая возможность неправомерного давления или угроз.

Технологическая архитектура оценки кредитного риска: AI/ML-скоринг

В условиях необходимости быстрой и точной оценки платежеспособности в высокорисковой среде, современные российские банки (включая Сбербанк, ВТБ и др.) перешли от традиционных логистических регрессий к моделям на основе искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML).

Классификация и назначение скоринговых моделей

В банковской практике выделяют три основных типа моделей, охватывающих весь жизненный цикл кредита:

1. Application PD (Probability of Default) Scoring:
   • Назначение: Оценка вероятности дефолта на этапе подачи заявки.
   • Методология: Использует данные из кредитной истории (БКИ), анкетные данные, информацию о занятости и официальных доходах. ML-модели (например, градиентный бустинг, Random Forest) обрабатывают тысячи признаков для принятия решения о выдаче или отказе.
2. Behavioral PD (Probability of Default) Scoring:
   • Назначение: Оценка будущей платежеспособности клиента, который уже является заемщиком банка.
   • Методология: Основан на анализе поведенческой информации — динамике транзакций по счетам, частоте использования кредитных лимитов, операциям по карте, а также истории просрочек платежей (даже минимальных).

     Эти модели позволяют банку оперативно корректировать лимиты или предлагать реструктуризацию, предотвращая дефолт.

3. Collection Scoring:
   • Назначение: Оптимизация усилий по взысканию задолженности.
   • Методология: Классифицирует просроченные долги по степени вероятности возврата. Модель определяет, для кого достаточно СМС-напоминания, а для кого требуется личное обращение коллектора или немедленная продажа долга. Это повышает эффективность работы с NPL, сокращая операционные расходы.

Использование нефинансовых данных и этические проблемы

Модели ИИ существенно расширяют горизонты оценки, выходя за рамки официальных финансовых данных. Для повышения точности Application- и Behavioral-скоринга банки используют методы анализа Big Data, включая:

• Данные мобильных операторов: Объем времени, проведенного в интернете, использование роуминга (индикатор уровня жизни и платежеспособности), траты на связь.
• Социальный и поведенческий профиль: Анализ онлайн-активности, покупательских привычек (например, частота посещения определенных типов магазинов), даже анализ метаданных (модель телефона заемщика).

Проблема объективности и этики: Ключевым риском внедрения таких моделей является этический аспект. Использование нефинансовых данных может привести к тому, что система будет делать выводы о кредитоспособности на основании корреляций, а не причинно-следственных связей. Например, человек может получить отказ из-за использования старой модели телефона или посещения дискаунтеров, хотя эти факторы не всегда объективно отражают его способность обслуживать долг. Это создает риск дискриминации и требует от банков особой внимательности к принципу «объяснимости» (Explainable AI, XAI), чтобы избежать регуляторных претензий и судебных исков.

Неразрешенные проблемы и риски оценки платежеспособности в текущей практике

Несмотря на технологический прогресс, банковский сектор сталкивается с двумя ключевыми, методологически сложными проблемами: верификацией доходов в условиях теневой занятости и корректной оценкой рисков, связанных с привлечением третьих лиц.

Риск неформальной занятости и конфликт подходов к оценке доходов

Одной из наиболее острых проблем российского рынка труда является высокий уровень неформальной занятости. По оценкам, около 12 миллионов занятых россиян работают без официального оформления (без трудовых договоров или статуса самозанятых), получая значительную часть дохода в виде «серых» зарплатных схем.

Инициатива ЦБ РФ: Цифровой профиль. Банк России утвердил «дорожную карту», направленную на повышение достоверности данных о доходах. Регулятор намерен перейти к использованию исключительно официальных сведений о доходах граждан, получаемых из систем ФНС и Социального фонда через сервис «Цифровой профиль». Полный перечень таких сведений, на которые банки будут обязаны опираться при расчете ПДН, планируется утвердить до 1 марта 2026 года.

Конфликт интересов: Эта инициатива вызвала резкое неприятие со стороны коммерческих банков, представленных Ассоциацией банков России.

Позиция	ЦБ РФ (Регулятор)	Коммерческие Банки
Цель	Обеление экономики, снижение закредитованности, повышение достоверности ПДН.	Максимальная доступность кредита, гибкость скоринга.
Предлагаемая мера	Отказ от справок работодателей в пользу официальных данных ФНС/СФР.	Сохранение собственных скоринговых моделей, учитывающих косвенные данные и справки от работодателей.
Опасения	Недостоверный расчет ПДН и рост системного риска.	Отсечение до 12 млн граждан с неформальными доходами; сокращение кредитного портфеля; переток клиентов к нелегальным кредиторам/МФО.

В результате, банк, стремящийся к обелению портфеля, вынужден отказывать значительной части потенциально платежеспособных, но неофициально занятых клиентов. В то же время, сохранение возможности учитывать неофициальные доходы (например, через внутренние скоринговые модели, оценивающие движение средств по счетам) сохраняет риск выдачи кредитов на основании завышенных или неподтвержденных данных.

Проблемы оценки кредитоспособности поручителей и созаемщиков

Привлечение созаемщиков и поручите��ей является стандартной банковской практикой для повышения суммы кредита или снижения риска по заявке, но создает специфические проблемы в оценке кредитоспособности.

Разграничение ответственности:

• Созаемщик: Участвует в кредитном договоре наравне с основным заемщиком. Его доходы суммируются, и он несет солидарную ответственность (банк может требовать погашения долга в полном объеме как с основного заемщика, так и с созаемщика).
• Поручитель: Несет субсидиарную ответственность (обязан погасить долг только в случае, если основной заемщик не может этого сделать).

Риск формального привлечения: На практике, особенно в ипотечном кредитовании, созаемщики часто привлекаются не для использования кредита, а исключительно для формального повышения совокупного дохода по заявке, чтобы соответствовать нормативным требованиям по ПДН или получить максимальную сумму. Если основной заемщик допускает дефолт, созаемщик или поручитель, который не планировал обслуживать этот долг, оказывается в критической ситуации.

Основной риск для банка состоит в том, что в случае дефолта основного заемщика, финансовое положение созаемщика или поручителя может оказаться таким же неустойчивым. Банки должны более тщательно анализировать не только совокупный доход, но и истинную мотивацию и финансовую прочность привлеченных третьих лиц, чтобы избежать ситуации, когда единственным «запасом прочности» является лишь формальное наличие подписи.

Заключение и стратегические выводы

Современная оценка кредитоспособности физических лиц в Российской Федерации представляет собой сложный многоуровневый процесс, находящийся под перекрестным влиянием макроэкономических шоков, динамичного правового регулирования и активного внедрения передовых технологий.

Ключевые выводы исследования:

1. Макроэкономический риск: Сохранение высокой ключевой ставки (17,00%) неизбежно ведет к дальнейшему росту стоимости кредитования (ПСК до 31,7%) и увеличивает риски дефолта, особенно в сегменте мультизакредитованных граждан (49,6% задолженности приходится на заемщиков с тремя и более кредитами).

   Меры ЦБ по макропруденциальному регулированию показали эффективность в ипотеке, но в потребительском кредитовании вынужденно смягчаются для поддержания баланса.

2. Правовой риск: Законодательные изменения 2024 года, в частности, новая очередность погашения задолженности (с 01.07.2024), которая отодвигает неустойку на последнюю очередь, защищают заемщика, но увеличивают финансовые потери и операционные риски для банков в процессе взыскания. Требование об обязательной аудиозаписи (Приказ Минюста №134) с 01.09.2024 кардинально меняет стандарты коллекторской деятельности.
3. Технологические перспективы и вызовы: Внедрение AI/ML-скоринга (Application, Behavioral, Collection) позволяет банкам использовать Big Data, включая нефинансовые и поведенческие метрики. Однако это порождает серьезные этические проблемы и риски дискриминации, требуя разработки прозрачных моделей XAI.
4. Стратегический конфликт: Наиболее острым неразрешенным вопросом остается конфликт между стремлением ЦБ РФ обелить экономику через «Цифровой профиль» (исключительно официальные доходы) и опасениями банков потерять до 12 миллионов клиентов с неформальными доходами.

Стратегические пути минимизации кредитного риска:

1. Интеграция с официальными источниками данных: Для снижения рисков, связанных с «серыми» доходами, необходима дальнейшая, но поэтапная интеграция AI/ML-моделей банков с официальными государственными источниками (ФНС, СФР) через «Цифровой профиль». Банкам следует сосредоточиться на разработке моделей, способных верифицировать доходы по косвенным признакам, но только в качестве дополнительного фактора, а не основного, до полного перехода на систему ЦБ.
2. Повышение финансовой грамотности и ответственности: Учитывая высокий уровень мультизакредитованности, необходимы институциональные меры по повышению финансовой грамотности населения, фокусирующиеся на рисках привлечения созаемщиков и поручителей, а также на корректном расчете личного бюджета с учетом ПДН.
3. Развитие Behavioral-скоринга: Усиление роли Behavioral PD моделей является критически важным. Оперативная корректировка условий кредита или предложение реструктуризации на ранних стадиях просрочки, основанное на поведенческом анализе, представляет собой более эффективный инструмент снижения NPL, нежели агрессивное взыскание.

Только комплексный подход, сочетающий жесткое макропруденциальное регулирование, адаптацию к новым правовым нормам и внедрение этически ответственных технологических решений, позволит российскому банковскому сектору обеспечить баланс между доступностью кредита и устойчивостью финансовой системы.

Список использованной литературы

1. Об изменениях в Федеральный закон О потребительском кредите (займе) // Gosuslugi.ru. URL: https://www.gosuslugi.ru/ (дата обращения: 08.10.2025).
2. С 1 июля вступили в силу изменения в Федеральный закон №353-ФЗ «О потребительском кредите» // Управление Роспотребнадзора по Республике Алтай. URL: https://rospotrebnadzor.ru/ (дата обращения: 08.10.2025).
3. Искусственный интеллект в финтехе и банкинге // Гарант. URL: https://www.garant.ru/ (дата обращения: 08.10.2025).
4. Как банки используют искусственный интеллект в обслуживании бизнеса // Ведомости. URL: https://www.vedomosti.ru/ (дата обращения: 08.10.2025).
5. Проблемы и перспективы потребительского кредитования в России // УрФУ. URL: https://urfu.ru/ (дата обращения: 08.10.2025).
6. Второе полугодие 2024 года: АНАЛИЗ ТЕНДЕНЦИЙ В СЕГМЕНТЕ РОЗНИЧНОГО КРЕДИТОВАНИЯ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ БЮРО КРЕДИТНЫХ ИСТОРИЙ // Центральный банк Российской Федерации. URL: https://www.cbr.ru/ (дата обращения: 08.10.2025).
7. Закручивание гаек: почему ЦБ с осени вновь охлаждает потребительское кредитование // Forbes. URL: https://www.forbes.ru/ (дата обращения: 08.10.2025).
8. Проблемы и перспективы развития потребительского кредитования в Российской Федерации // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/ (дата обращения: 08.10.2025).
9. Искусственный интеллект в банковской сфере: как AI поднимает финансовый сектор // Allsee.team. URL: https://allsee.team/ (дата обращения: 08.10.2025).
10. Просроченная задолженность физлиц по розничным кредитам выросла на 6,4% // Национальный банковский журнал. URL: https://nbj.ru/ (дата обращения: 08.10.2025).
11. Созаемщик по ипотеке 2025: риски, права и обязанности // Banki.ru. URL: https://www.banki.ru/ (дата обращения: 08.10.2025).
12. Банки выступили против нового подхода к оценке платежеспособности клиентов // Banki.ru. URL: https://www.banki.ru/ (дата обращения: 08.10.2025).
13. Изменения в законе 230-ФЗ о коллекторах: обзор последней редакции от 2024 года // ФПА РФ. URL: https://fpa.ru/ (дата обращения: 08.10.2025).
14. ТОП-3 изменений 230-ФЗ: взаимодействие с должниками, электронные помощники и требования к названию КА // РВЗ. URL: https://rvzrus.ru/ (дата обращения: 08.10.2025).
15. ФЗ 230: изменения на рынке взыскания с 1 сентября 2024 года // 1С:БИТ. URL: https://1cbit.ru/ (дата обращения: 08.10.2025).
16. Комбинированная схема отбора признаков для разработки банковских моделей // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/ (дата обращения: 08.10.2025).