Кредитование в условиях трансформации: Синтез современных методик оценки кредитоспособности, FinTech-решений и регуляторной политики ЦБ РФ (2025 год)

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

В условиях динамично меняющегося финансового ландшафта 2025 года, где темпы роста кредитного портфеля российских банков продолжают опережать формирование запаса капитала, а объем задолженности по кредитам физическим лицам увеличился на 23% за год (к 1 октября 2024 года), задача глубокого и всестороннего анализа процесса кредитования становится не просто актуальной, но и критически важной. Эта цифра недвусмысленно подчеркивает, как важно для банков балансировать между стремлением к росту и необходимостью тщательного управления рисками. Настоящее исследование призвано предоставить студентам экономических и финансовых вузов комплексный взгляд на современные подходы к оценке кредитоспособности, управлению кредитными рисками и классификации заемщиков, интегрируя как классические теоретические основы, так и передовые FinTech-решения, а также актуальные регуляторные требования Центрального банка Российской Федерации.

Теоретические и методологические основы процесса кредитования

Кредитование, как фундаментальный элемент любой рыночной экономики, представляет собой сложный и многогранный процесс, в основе которого лежит передача денежных средств в долг с условием их возврата, платности и срочности. Именно эти три незыблемых свойства – возвратность, платность и срочность – формируют каркас кредитных отношений, определяя их сущность и принципы функционирования, и от того, насколько эффективно банк оценивает и управляет ими, напрямую зависит его финансовая устойчивость и стабильность всей банковской системы.

Кредитоспособность в этом контексте выступает краеугольным камнем успешного кредитования. Это не просто желание заемщика вернуть долг, но его реальная способность своевременно и в полном объеме исполнить свои обязательства по основному долгу и начисленным процентам. Чем выше кредитоспособность, тем ниже кредитный риск – вероятность невозврата средств, и тем более комфортные условия может предложить банк. Ликвидность банка, в свою очередь, является его способностью оперативно выполнять свои обязательства, что напрямую коррелирует с качеством его кредитного портфеля.

Эволюция подходов к оценке кредитоспособности прошла долгий путь: от интуитивных решений и ручного анализа финансовой отчетности до сложных математических моделей. В начале XX века банкиры полагались на «пять С» кредита (Character, Capacity, Capital, Collateral, Conditions – характер, платежеспособность, капитал, обеспечение, условия), которые требовали глубокого, но субъективного анализа. С развитием статистики и вычислительной техники на смену ручному андеррайтингу постепенно пришел кредитный скоринг – стандартизированная система оценки, минимизирующая человеческий фактор и ускоряющая процесс принятия решений. Этот переход стал не просто технологической модернизацией, но и изменением парадигмы в риск-менеджменте, позволившей банкам обрабатывать значительно большие объемы заявок с большей точностью и эффективностью. Современный скоринг, о котором пойдет речь далее, интегрирует в себя не только финансовые показатели, но и поведенческие данные, а также передовые алгоритмы машинного обучения, выводя оценку кредитоспособности на принципиально новый уровень, а ведь именно это позволяет банку принимать взвешенные решения о выдаче займов.

Кредитование коммерческих банков Банком России: Эволюция механизма ...

... снижает она доступность ОМ для тех банков, чей пул обеспечения состоит преимущественно из менее ликвидных кредитных требований. Анализ динамики кредитования и корреляция с Ключевой ставкой (2020 ... февраля 2016 года. Мотивация заключалась в необходимости повышения качества обеспечения и снижения рисков, связанных с волатильностью фондового рынка. Наиболее значимые и актуальные изменения произошли ...

Современные модели оценки кредитоспособности и их технологическая основа

В условиях постоянно меняющихся экономических реалий и усиливающейся конкуренции банки вынуждены не просто адаптироваться, но и активно внедрять инновации в свои процессы. Одним из наиболее ярких примеров такой трансформации является эволюция в оценке кредитоспособности заемщиков. Сегодня в банковской практике отсутствует единая, универсальная методика, что стимулирует каждый банк к разработке собственных, индивидуальных программ анализа. Этот дифференцированный подход позволяет учитывать специфику как розничных, так и корпоративных клиентов, а также особенности различных кредитных продуктов.

Ключевым фактором, который кардинально изменил ландшафт оценки кредитоспособности в последние 10-15 лет, стало внедрение искусственного интеллекта (ИИ) и Big Data. Эти технологии не просто ускорили процесс, но и значительно повысили точность оценки, минимизировав влияние субъективного человеческого фактора. Кредитный скоринг, который является наиболее популярной формой оценки в отечественных коммерческих банках, теперь оперирует не только традиционными финансовыми показателями, но и огромными массивами альтернативных данных.

Дифференцированный подход в оценке кредитоспособности предполагает тонкую настройку методик под конкретного заемщика. Для розничных клиентов это означает персонализацию условий кредитования, основанную на их кредитной истории, уровне дохода, транзакционной активности и даже поведенческих паттернах. Для корпоративных клиентов, особенно малого и среднего бизнеса (МСП), это может включать анализ отраслевой специфики, бизнес-модели, качества менеджмента и структуры денежных потоков. Такой подход позволяет банку не только более точно оценить риск, но и предложить продукт, максимально соответствующий потребностям клиента.

Существует несколько видов кредитного скоринга, каждый из которых выполняет свою уникальную функцию:

• Заявочный скоринг: Основан на данных, предоставленных заемщиком в кредитной заявке (возраст, доход, место работы, семейное положение).

  Это первичная, экспресс-оценка.

• Поведенческий скоринг: Анализирует историю финансовых действий клиента, таких как своевременность погашения предыдущих кредитов, активность по банковским картам, использование других банковских продуктов. Он позволяет предсказать будущее поведение заемщика на основе его прошлого опыта.
• Мошеннический скоринг (антифрод): Направлен на выявление неправомерных действий и предотвращение кредитного мошенничества. Он ищет аномалии в данных и поведенческих паттернах, которые могут указывать на попытку обмана.
• Коллекторский скоринг: Используется банками и коллекторскими агентствами для оценки вероятности взыскания задолженности с уже просрочивших платежи клиентов. Помогает определить наиболее эффективные стратегии работы с проблемными долгами.

Процесс скоринга с использованием ИИ в розничном банкинге, как правило, выглядит следующим образом: клиент заполняет заявку, после чего происходит обогащение данных из различных источников, включая кредитное бюро, транзакционную активность по счетам и картам, а также активность по другим банковским продуктам. На основе этих данных ИИ-модель генерирует статистические признаки и формирует решение о выдаче кредита. Этот процесс максимально автоматизирован и требует минимального участия человека.

Оценка кредитоспособности корпоративных заемщиков в современных ...

... оценки кредитного риска Сущность и критерии кредитоспособности корпоративного заемщика Кредитование корпоративных клиентов всегда сопряжено с риском, который требует четкой формализации и оценки. Кредитоспособность ... банкротства, который позволяет верифицировать класс кредитоспособности, полученный банковской методикой. Эта модель дает статистически обоснованную оценку вероятности дефолта, ...

Применение искусственного интеллекта и машинного обучения в скоринге

Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) радикально изменило подход к оценке кредитоспособности, превратив ее из трудоемкого процесса в высокоэффективную и точную систему. Эти технологии не просто сокращают время на принятие решений, но и значительно повышают их качество, исключая субъективные факторы и позволяя анализировать огромные массивы данных, недоступные для человека.

Анализ преимуществ непараметрических моделей. Исследования убедительно показывают, что современные непараметрические методы машинного обучения, такие как случайный лес и градиентный бустинг, демонстрируют значительно большую эффективность для оценки кредитоспособности физических лиц по сравнению с традиционными статистическими моделями (логистическая и LASSO регрессии).

Например, метод градиентного бустинга LightGBM способен увеличить индекс Джини на 6% по сравнению с традиционными моделями, что свидетельствует о существенном улучшении качества прогнозирования. При этом, LightGBM работает в 3-10 раз быстрее других непараметрических методов и нейронных сетей, что делает его крайне привлекательным для применения в банковской сфере, где скорость принятия решений играет ключевую роль. Наиболее важными переменными для таких скоринговых систем оказались признаки из кредитного бюро и искусственно-сгенерированные бизнес-переменные на основе кредитной заявки клиента. Это подчеркивает важность как исторической финансовой дисциплины, так и способности банка извлекать ценную информацию из первичных данных.

Кейсы российских банков. Российский банковский сектор активно осваивает ИИ-технологии. Все крупные банки страны в той или иной степени внедрили ИИ для принятия решений по кредитам, что подтверждает их стремление к повышению операционной эффективности и конкурентоспособности.

• Альфа-Банк активно использует ИИ для принятия решений по кредитам физическим лицам. Система анализирует транзакционную активность клиентов и данные из различных источников, что привело к сокращению времени принятия решений с нескольких часов до нескольких минут (в некоторых случаях до 2-3 минут).
  11 стр., 5240 слов

  Международный Государственный Кредит России: Теория, Практика ...

  ... стран, стремящихся к стабильному росту. Функции и Роль Международного Государственного Кредита в Экономике России Государственный кредит, будь то внутренний или международный, не является пассивным элементом ... организации, а также зарубежные коммерческие банки и компании. Международный кредит в целом описывает движение ссудного капитала в сфере международных экономических отношений. Он связан с ...

  Это не только повысило скорость обслуживания, но и привело к снижению числа экспертных отказов на 15-20%, свидетельствуя о более точном и объективном оценивании.

• В Т-Банке порядка 90% решений по кредитам бизнесу принимается с помощью ИИ. Банк также преуспел в развитии антифрод-систем на основе ИИ, что позволяет эффективно бороться с мошенничеством.
• ВТБ внедрил скоринговую ИИ-технологию, которая позволяет принять решение и выдать кредит без визита в офис за считанные минуты (по заявлениям банка – за 5-7 минут).

  Эта система также способна прогнозировать вероятность выхода клиента в дефолт, что является критически важным для управления кредитными рисками.

• Даже Национальное бюро кредитных историй (НБКИ) применило ИИ для создания PD-скоринга (Probability of Default) – оценки вероятности невыплаты кредита, что стандартизирует и повышает точность оценки на уровне всей отрасли.

Использование расширенного набора данных. Системы на основе ИИ оперируют гораздо более широким набором источников данных, чем традиционные методы. Помимо стандартных кредитных историй, они могут анализировать активность в социальных сетях, поведенческие паттерны в интернете и даже структуру трат клиентов. Например, ученые Университета ИТМО создали модель, способную отличать добросовестных заемщиков от неплательщиков по данным о структуре их трат. Это открывает новые горизонты для работы с так называемыми «невидимыми» для кредитных систем клиентами, у которых отсутствует обширная кредитная история, позволяя банкам принимать более точные решения без увеличения операционных рисков. Внедрение ИИ в скоринг позволяет сократить время принятия решений по кредитам в среднем на 70% и повысить точность прогнозирования дефолтов на 10-20% по сравнению с традиционными методами, что в масштабах банковской системы приводит к повышению операционной эффективности на 20-30% и увеличению удовлетворенности клиентов на 15-25%.

Регуляторная среда Банка России и управление кредитными рисками в 2025 году

Регуляторная политика Центрального банка Российской Федерации в 2025 году четко ориентирована на усиление устойчивости банковского сектора. Ключевой тезис текущего периода — ужесточение требований к капиталу и повышение риск-чувствительности банковской системы, что полностью соответствует международным стандартам. Эта политика направлена на нивелирование рисков, накопившихся в предыдущие периоды, особенно на фоне опережающих темпов кредитования, которые в 2024 году привели к сокращению запаса капитала российских банков на 300 млрд руб., до 7 трлн руб. В частности, задолженность по кредитам физическим лицам за год увеличилась на 23% (на 1 октября 2024 года), а корпоративный кредитный портфель вырос на 18%.

Изменения в нормативах достаточности капитала и резервировании

С 18 августа 2025 года вступают в силу обновленные инструкции Банка России № 220-И и № 221-И, которые кардинально меняют подходы к расчету нормативов достаточности капитала. Банки с универсальной лицензией перейдут на финализированный, более чувствительный к рискам подход, в то время как для банков с базовой лицензией и небанковских кредитных организаций сохранятся стандартные правила.

Региональные банки развития: функции, кредитная политика и стратегическая ...

... стратегические решения и кредитную политику. Например, в Азиатском банке развития (по состоянию на конец 2021 года) крупнейшими акционерами являются ... позволяет им гибко реагировать на потребности стран-членов: Кредиты (займы): Основной инструмент, предоставляемый как на коммерческих, так ... статус РБР отличаются от коммерческих банков тем, что готовы брать на себя риски, связанные с длительным сроком ...

Особое внимание уделяется системно значимым банкам. К концу 2025 года для них должны быть полностью сформированы надбавки за системную значимость, что приведет к существенному ужесточению требований к достаточности капитала. Минимальный уровень достаточности основного капитала для этих банков вырастет до 8,0%, а общего капитала – до 11,5% с учетом надбавок. Эти меры призваны обеспечить дополнительный буфер прочности для крупнейших игроков рынка, минимизируя риски распространения системных шоков.

Новые правила формирования резервов: Банк России также вводит новые правила формирования резервов, адаптируясь к геополитическим и экономическим вызовам.

• Установлен временный порядок формирования резервов по ссудам для заемщиков, осуществляющих деятельность на территориях ДНР, ЛНР, Запорожской и Херсонской областей.
• Решение Совета директоров Банка России от 22 января 2025 года устанавливает правила формирования резервов по невозмещаемым заблокированным активам (НЗА). Финансовые активы признаются НЗА, если с ними после 18 февраля 2022 года ограничено совершение операций из-за ограничительных мер иностранных государств и отсутствует возможность получения возмещения. Кредитные организации вправе формировать резервы по НЗА в размере менее 100%, но не менее 20% от расчетной базы резерва, что предоставляет банкам определенную гибкость, но при этом обязывает учитывать потенциальные потери.
• ЦБ предоставляет послабления по резервам (отменяет повышенный резерв в 21%) по ссудам лизинговым компаниям, если средства направляются на финансирование третьего лица.
• В исключительных случаях ЦБ готов давать послабления по резервам при реструктуризациях кредитов компаниям, но только при наличии реалистичного бизнес-плана, демонстрирующего устойчивое улучшение финансового положения заемщика.

Интеграция международных стандартов: Российская банковская система продолжает интегрировать международные стандарты, такие как Базель III и IV.

Это проявляется в совершенствовании инструментов стресс-тестирования, которые теперь будут более сфокусированы на рисках, связанных с ростом процентных ставок и дефицитом финансирования. Для сделок РЕПО риск теперь учитывается на уровне эмитента ценных бумаг, если рейтинг заемщика ниже уровня «AA», и допускается перенос риска на гарантов или поручителей с высоким кредитным рейтингом. При расчете макропруденциальных надбавок будет применяться единый мультипликативный подход как для банков, использующих подходы к оценке рисков на основе внутренних рейтингов, так и для других банков, что обеспечивает единообразие и прозрачность регулирования.

Особенности оценки кредитного риска для субъектов МСП

Малый и средний бизнес (МСП) является важным драйвером экономики, но его кредитование сопряжено с особыми рисками. Банк России активно работает над созданием более благоприятных условий для этого сегмента, одновременно регулируя риски.

Анализ деятельности Хоум Кредит Банка на рынке потребительского ...

... заемщика Зарплатный клиент Клиент, получающий зарплату на карту банка. Риск минимален. Для банков, специализирующихся на этом сегменте, как ООО «ХКФ Банк», преобладают именно необеспеченные, нецелевые кредиты ... Несмотря на сложный рыночный фон 2023 года, «Хоум Кредит» продемонстрировал впечатляющие финансовые результаты. Показатель 2022 год 2023 год Динамика Чистая прибыль (РСБУ) 1,56 млрд ...

Увеличение лимита для оценки по ВБОК. С 1 января 2025 года Банк России увеличивает с 50 млн до 100 млн рублей размер ссуд МСП, кредитный риск по которым может определяться на основе внутрибанковских показателей кредитоспособности (ВБОК) без использования официальной отчетности. Эта мера значительно упрощает процедуру получения кредитов для МСП, снижая бюрократическую нагрузку и повышая доступность финансирования. Она признает, что для небольших компаний официальная отчетность не всегда в полной мере отражает их реальное финансовое положение, и позволяет банкам использовать более гибкие и релевантные внутренние методики оценки.

Анализ отраслевой специфики и проблемы информационной асимметрии. Кредитование МСП в кризисные годы показало лучшую динамику (портфель вырос на 30% до 9,5 трлн руб. в 2022 году), но ЦБ также указывает на возросшие риски в этом сегменте. На 1 июля 2024 года задолженность по кредитам МСП составила 14,4 трлн руб., увеличившись за год на 25,8%. Особую обеспокоенность вызывает отраслевая структура: более половины кредитного портфеля МСП приходится на субъектов, связанных со «стройкой» (55%), что обусловлено активным использованием проектного финансирования. Такая концентрация может создавать системные риски в случае замедления или кризиса в строительном секторе.

Одним из ключевых вызовов в кредитовании МСП является проблема информационной асимметрии – нехватка полной и достоверной информации о заемщиках. Это приводит к тому, что банкам приходится ограничивать число заявок на кредит, возрастают издержки по сопровождению кредитов, что, в конечном итоге, ведет к увеличению стоимости кредита для МСП. Сотрудничество МСП с крупными фирмами (например, в рамках цепей поставок или франчайзинга) может способствовать преодолению проблемы ненадежности репутации МСП, так как крупные партнеры могут выступать в качестве косвенных гарантов или предоставить дополнительную информацию о надежности контрагента. Обеспечение кредита (залог имущества, личное имущество собственника) во многих случаях остается необходимым условием получения кредита малыми предприятиями. Также отмечается, что около 70% субъектов МСП, получавших льготные кредиты за последние 5 лет, получили только один такой кредит, что указывает на ограниченный доступ к повторному финансированию.

Влияние макроэкономических факторов и стратегии минимизации риска

Макроэкономическая среда играет определяющую роль в формировании кредитных рисков и определении стратегий банков. Ключевой тезис здесь заключается в том, что высокая ключевая ставка и инфляция создают серьезные факторы уязвимости для банков, снижая стоимость активов, увеличивая стоимость фондирования и, что наиболее важно, повышая кредитный риск за счет снижения реальной платежеспособности заемщиков.

Инфляция и кредитный риск. Инфляция, представляющая собой устойчивое повышение общего уровня цен на товары и услуги, напрямую влияет на кредитные риски, значительно увеличивая их. Ее воздействие многогранно:

Кредитный скоринг физических лиц в РФ (2010–2025): Синтез макропруденциального ...

... Современные методики кредитного скоринга: Ответ банков на ужесточение рисков Ужесточение регуляторных требований и повышение стоимости капитала для рискованных кредитов вынудили банки отказаться от устаревших статистических моделей, ... считалась менее рискованной. С 1 июля 2025 года Банк России начал применять МПЛ к ипотечным кредитам. Главное ограничение касается заемщиков с ПДН свыше 80%. ...

• Обесценивание денежных потоков заемщика: В условиях инфляции реальная покупательная способность доходов заемщика снижается, что затрудняет своевременное погашение кредитов.
• Снижение реальной платежеспособности: Если доходы заемщика не индексируются в соответствии с темпами инфляции, его реальная возможность обслуживать долг уменьшается.
• Рост просроченной задолженности и дефолтов: Эти факторы приводят к увеличению просроченной задолженности, особенно по долгосрочным кредитам с фиксированными платежами, и повышают вероятность дефолта.
• Удорожание кредитов: Для сдерживания инфляции Центральный банк, как правило, повышает ключевую процентную ставку, что незамедлительно делает кредиты дороже для конечных заемщиков. Это снижает спрос на кредиты, замедляет экономический рост и, в теории, инфляцию. Кредит в условиях ускоренной инфляции всегда становится дороже.
• Влияние на условия существующих договоров: Если кредитные договоры выданы под регулируемую (плавающую) процентную ставку, инфляция может привести к незапланированному увеличению выплат для заемщиков.

Факторы уязвимости банков при росте процентных ставок. Рост процентных ставок, являющийся неотъемлемым инструментом борьбы с инфляцией, может проявить факторы уязвимости в банковском секторе. Среди них:

• Снижение стоимости активов: В частности, портфель облигаций, приобретенных банками под более низкие процентные ставки, теряет в цене при росте текущих ставок.
• Увеличение стоимости фондирования: Банкам приходится привлекать средства на рынке под более высокие проценты, что увеличивает их операционные расходы.
• Снижение чистого процентного дохода: Разница между процентными доходами и расходами может сокращаться, что негативно сказывается на прибыльности.
• Рост кредитных рисков: Ухудшение платежеспособности заемщиков, особенно по кредитам с плавающей ставкой, приводит к увеличению дефолтов.

Большинство банков способны адаптироваться к изменениям инфляционной динамики, однако некоторые могут быть подвержены значительным инфляционным рискам. Это в первую очередь касается банков с большим объемом долгосрочных кредитов с фиксированными ставками, а также тех, чьи активы и пассивы имеют существенный дисбаланс по срокам погашения. Центральным банкам приходится балансировать между борьбой с инфляцией и обеспечением финансовой стабильности.

Для минимизации кредитных рисков по переменным ставкам Банк России запустил плавающий индикатор «срочная версия RUONIA». Этот индикатор, основанный на межбанковских процентных ставках, обеспечивает более благоприятные условия для банков и снижает нагрузку на заемщиков в периоды нестабильности, делая плавающую ставку более предсказуемой. Тем не менее, высокая ключевая ставка в июне 2024 года привела к снижению удовлетворенного спроса субъектов МСП на кредиты и повышению неуверенности предпринимателей в одобрении займа.

Альтернативные инструменты минимизации кредитных рисков

Традиционные подходы к обеспечению кредитов всегда были краеугольным камнем банковской практики, но в условиях нестабильной экономики и высокой стоимости заемных средств бизнес ищет более гибкие и эффективные альтернативы.

Современные стратегии формирования и управления кредитным портфелем ...

... > 80%. МПН Повышение коэффициентов риска для кредитов с высоким ПДН и низким первоначальным взносом по ипотеке. Требует от банков держать больше регулятивного капитала по ... годах создал риски "перегрева", на что Банк России ответил внедрением жестких макропруденциальных лимитов (МПЛ) и надбавок (МПН). Макропруденциальные меры – это инструменты, ограничивающие выдачу кредитов заемщикам ...

Систематизация стандартных форм обеспечения. Обеспечение кредита – это юридически закрепленные гарантии, предоставляемые заемщиком (или третьим лицом) банку для уменьшения угрозы невозврата средств. Оно призвано компенсировать банку потенциальные потери в случае неисполнения заемщиком своих обязательств. Основные типы обеспечения включают:

• Залог: Передача банку в залог имущества (недвижимость, автомобиль, ценные бумаги, движимое имущество, иногда даже интеллектуальные права).

  Наличие ликвидного залога существенно ускоряет процесс утверждения кредита (на 1-3 рабочих дня), может влиять на увеличение размера кредита (на 10-30% от стандартной величины) и снижение процентной ставки (на 0,5-2 процентных пункта).

• Поручительство: Обязательство третьего лица (поручителя) отвечать перед банком за исполнение обязательств заемщиком. Поручителем может выступать как физическое, так и юридическое лицо.
• Страхование: Страхование рисков невозврата кредита, жизни и здоровья заемщика, а также залогового имущества. Это дополнительный слой защиты для банка.

Обзор нетрадиционных методов финансирования и снижения риска. В условиях высокой стоимости заемных средств и ужесточения регуляторных требований бизнес активно ищет альтернативные способы финансирования и минимизации рисков, выходящие за рамки стандартных кредитных продуктов:

• Факторинг: Это комплекс финансовых услуг для производителей и поставщиков, работающих на условиях отсрочки платежа. Факторинг позволяет компании оперативно получать финансирование, продавая банку или факторинговой компании свою дебиторскую задолженность. Это исключает необходимость в крупных залогах, обеспечивает гибкость условий и адаптацию под специфику бизнеса, а также улучшает управление оборотным капиталом.
• Банковские гарантии: Банковская гарантия – это обязательство банка выплатить определенную сумму бенефициару (получателю гарантии) в случае неисполнения принципалом (клиентом банка) своих обязательств. Банковская гарантия может выступать как альтернатива кредиту, позволяя клиентам оплачивать только комиссию за гарантию, без использования кредитных средств для оплаты поставки на период отсрочки. Это особенно актуально для обеспечения контрактов, участия в тендерах и выполнения других финансовых обязательств.
• Открытие специальных резервных счетов: Хотя это и не является в полной мере альтернативой, но иногда банки могут требовать от заемщика открытия специальных счетов, на которых будут аккумулироваться средства для погашения кредита, что снижает риск невозврата.

Органы финансового надзора, со своей стороны, совершенствуют аналитические инструменты и регулятивные меры, включая усовершенствованные инструменты стресс-тестирования, для своевременного выявления возникающих угроз и слабых кредиторов. Эти инструменты мониторинга, основанные на общедоступных данных, дополняют стресс-тесты, проводимые надзорными органами и международными финансовыми организациями.

Деньги, Кредит, Банки: Комплексный Анализ Теории и Российского ...

... возникающие в процессе формирования, функционирования и регулирования денежного обращения, кредитования и банковской деятельности. Это включает в ... углубить знания о фундаментальных аспектах дисциплины «Деньги, кредит, банки». Мы стремимся не только дать определения и ... модернизировал эту теорию, включив в рассмотрение банкноты центрального банка, разменные на металл. Однако с отменой в ...

Особенности кредитования различных типов заемщиков и продуктов

Разнообразие экономических субъектов и их потребностей в финансировании обусловливает необходимость дифференцированного подхода к кредитованию. Особенности оценки кредитоспособности и структурирования кредитных продуктов значительно различаются для разных категорий заемщиков и видов кредитов.

Кредитование малого и среднего предпринимательства (МСП): Сегмент МСП традиционно считается высокорисковым из-за ограниченности информации, высокой волатильности бизнес-процессов и недостаточной капитализации. Однако Банк России предпринимает шаги для улучшения условий кредитования этого сектора. С 1 января 2025 года лимит для оценки кредитного риска по ссудам МСП на основе внутрибанковских показателей кредитоспособности (ВБОК) без использования официальной отчетности увеличен с 50 млн до 100 млн рублей. Эта мера направлена на снижение административной нагрузки на малый бизнес и упрощение доступа к финансированию.

Несмотря на то, что кредитование МСП в кризисные годы демонстрировало лучшую динамику (портфель вырос на 30% до 9,5 трлн руб. в 2022 году, а на 01.07.2024 задолженность достигла 14,4 трлн руб., увеличившись за год на 25,8%), ЦБ указывает на возросшие риски. Значительная доля кредитного портфеля МСП (около 55% на 1 июля 2024 года) приходится на субъектов, связанных со «стройкой», что создает концентрацию рисков. Нехватка информации о МСП приводит к тому, что банки вынуждены ограничивать число заявок и увеличивать издержки по сопровождению кредитов, что в итоге повышает стоимость кредита для самих МСП. Обеспечение кредита (залог имущества, личное имущество собственника) остается зачастую необходимым условием.

Кредитование субъектов Федерации и муниципальных образований: Для государственных и муниципальных структур введены новые критерии и градация риск-весов по займам. Теперь отнесение заемщика к инвестиционному классу возможно только при наличии кредитного рейтинга не ниже уровня «A». Градация риск-весов зависит от наличия и уровня кредитного рейтинга (например, «AAA», «AA», «A» и т.д.) или оценки долговой устойчивости Минфином России. Чем выше рейтинг или устойчивость, тем ниже риск-вес. Например, для субъектов с высоким кредитным рейтингом риск-вес может составлять 20%, для среднего — 50%, а для низкого или отсутствующего рейтинга — 100% или выше. Это позволяет более тонко настраивать требования к капиталу банков, кредитующих эти структуры.

Ипотечное кредитование: Ипотека является одним из самых социально значимых и крупных по объему кредитных продуктов. В этом сегменте активно совершенствуются подходы к оценке рисков. Риск-веса по ипотечным кредитам на этапе строительства теперь приравнены к тем, которые используются для ипотеки на готовое жилье. Эти веса, в свою очередь, калибруются на основании обширной статистики по дефолтам, что делает оценку более точной и риск-чувствительной.

Выбор схемы ипотечных платежей – аннуитетные или дифференцированные – оказывает существенное влияние на комфорт заемщика и итоговую стоимость кредита:

• Аннуитетные платежи: Представляют собой фиксированную сумму, выплачиваемую ежемесячно в течение всего срока кредита. В начале срока большая доля платежа идет на погашение процентов, а меньшая – на основной долг. Это обеспечивает предсказуемость, но может быть менее выгодно в долгосрочной перспективе из-за большего объема выплачиваемых процентов.
• Дифференцированные платежи: Основная сумма долга делится на равные части, к которым добавляются проценты, начисляемые на уменьшающийся остаток долга. Это приводит к тому, что первые платежи самые большие, а последующие постепенно уменьшаются. Дифференцированные платежи могут помочь сэкономить на процентах благодаря снижающемуся остатку долга, но требуют большей финансовой нагрузки в начале.

Эти особенности подчеркивают необходимость глубокого понимания специфики каждого сегмента кредитования и постоянной адаптации методик оценки и регуляторных требований.

Заключение и перспективы развития кредитного риск-менеджмента (2026 год)

Настоящее исследование продемонстрировало, что процесс кредитования в современной российской банковской системе представляет собой динамичную и постоянно развивающуюся область, где классические теоретические основы тесно переплетаются с передовыми технологиями и жесткими регуляторными требованиями. Обобщая результаты, можно утверждать, что ключевыми трендами 2025 года стали: усиление риск-чувствительности в оценке кредитоспособности, активное внедрение FinTech-решений для повышения эффективности и точности, а также проактивная политика Центрального банка РФ, направленная на укрепление финансовой стабильности сектора.

Мы видели, как ИИ и машинное обучение, в частности непараметрические модели, такие как LightGBM, значительно повышают точность скоринга и сокращают время принятия решений, превосходя традиционные регрессионные подходы. Примеры Альфа-Банка, ВТБ и Т-Банка убедительно показывают практическую ценность этих технологий. В то же время регуляторная среда активно адаптируется к новым вызовам: обновленные инструкции ЦБ РФ, ужесточение требований к капиталу системно значимых банков, новые правила резервирования по НЗА и ссудам на новых территориях — все это свидетельствует о стремлении к созданию более устойчивой и прозрачной системы. Увеличение лимита ВБОК для МСП до 100 млн рублей является важным шагом в поддержке малого бизнеса, но требует дальнейшего развития механизмов по преодолению информационной асимметрии.

Прогноз дальнейших регуляторных изменений на 2026 год указывает на продолжение курса Банка России по повышению риск-чувствительности. Планируется, что с 2026 года вступит в силу новое, более жесткое регулирование по оценке риска застройщиков. Этот подход будет учитывать стадии реализации проектов, уровень проектного финансирования, финансовое состояние застройщика и наличие поручительств, что позволит более адекватно оценивать риски по кредитам, выданным на строительство. Это критически важно, учитывая высокую долю «стройки» в портфеле МСП. Системно значимые банки с 2026 года также начнут переходить на новый, более жесткий норматив кредитной концентрации, который будет оценивать риск относительно основного капитала, а не совокупного, что усилит контроль за крупными кредитными портфелями. Не исключается введение ЦБ индивидуальных послаблений или смягчение подходов к расчету норматива для банков с очень высокой кредитной концентрацией, что подчеркивает гибкость регулятора в адресном управлении рисками.

Роль финтех-инноваций

будет только возрастать. Такие технологии, как Low-code подход, позволяющий быстро создавать мобильные приложения и чат-боты, а также дальнейшее развитие цифрового рубля и Системы быстрых платежей (СБП), будут способствовать дальнейшему повышению операционной эффективности банков, улучшению клиентского опыта и появлению новых, более персонализированных финансовых продуктов.

В конечном итоге, успешное кредитование в условиях трансформации требует от банков не только глубокого понимания традиционных финансовых принципов, но и постоянной готовности к внедрению инноваций, строгому соблюдению регуляторных требований и гибкой адаптации к макроэкономическим вызовам. Только такой комплексный подход позволит обеспечить устойчивое развитие банковского сектора и эффективное удовлетворение потребностей экономики в финансировании.

Список использованной литературы

1. Амели Т., Асхауер Г., Динерс Р.-К., Фусс Р. Введение в банковское дело: Учеб. пособие / Пер. с нем. Вик Б.В. и др. – М., 1997. 627 с.
2. Банки и банковские операции: Учебник для вузов / Е.Ф. Жуков, Л.М. Максимова, О.М. Маркова и др.; Под ред. проф. Е.Ф. Жукова. – М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997. – 471 с.
3. Банковское дело: Учебник / Под ред. О.И. Лаврушина. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 574 с.
4. Гамидов Г.М. Банковское и кредитное дело. – М.: ЮНИТИ; БАНКИ И БИРЖИ, 1994. – 94 с.
5. Колесников В.И., Кроливецкая Л.П., Александрова Н.Г., Баркова Н.Н. Банковское дело. – М.: Финансы и статистика, 1996. – 476 с.
6. Ольшаный А.И. Банковское кредитование: (Рос. и зарубеж. опыт): Предоставление кредита, обеспечение возврата, предупреждение преступлений / Моск. ин-т междунар. бизнеса при Всерос. акад. внеш. торговли МВЭС РФ. – М.: РДЛ, 1997. – 348 с.
7. Райзберг Б.А., Лозовский Л.Ш., Стародубцева Е.Б. Современный экономический словарь. – М.: ИНФРА – М. 2000. – 478 с.
8. ЦБ меняет подходы к оценке риска по ссудам МСП // Frank Media. URL: https://frankrg.com/49764 (дата обращения: 08.10.2025).
9. Искусственный интеллект и большие данные в скоринговых моделях // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-i-bolshie-dannye-v-skoringovyh-modelyah-regulyator (дата обращения: 08.10.2025).
10. Искусственный интеллект в банках // TAdviser. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%98%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82_%D0%B2_%D0%B1%D0%B0%D0%BD%D0%BA%D0%B0%D1%85 (дата обращения: 08.10.2025).
11. Дифференцированный подход к оценке кредитоспособности заемщика // CyberLeninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/differentsirovannyy-podhod-k-otsenke-kreditosposobnosti-zaemsschika (дата обращения: 08.10.2025).
12. Новая эра в кредитном скоринге: как ИИ помогает оценивать заемщиков? Спросили экспертов и рассказали про опыт JetLend // JetLend.ru. URL: https://jetlend.ru/blog/iskusstvennyy-intellekt-v-kreditnom-skoringe (дата обращения: 08.10.2025).
13. Как искусственный интеллект помогает выдавать кредиты // IQ.HSE.ru. URL: https://iq.hse.ru/news/articles/896677464.html (дата обращения: 08.10.2025).
14. Исмаилов К.М. Финансовые инновации в банковском секторе // Экономическая безопасность. 2024. № 6. URL: https://www.economic-security.ru/article/19541 (дата обращения: 08.10.2025).
15. «В конечном счете это приносит пользу именно клиенту»: как и зачем банки используют искусственный интеллект // Incrussia.ru. URL: https://incrussia.ru/understand/v-konechnom-schete-eto-prinosit-polzu-imenno-klientu-kak-i-zachem-banki-ispolzuyut-iskusstvennyj-intellekt/ (дата обращения: 08.10.2025).
16. Моделирование кредитного рейтинга заемщика с использованием методов машинного обучения // Высшая школа экономики. URL: https://www.hse.ru/ba/finanalys/2019/271708815 (дата обращения: 08.10.2025).
17. Установлен порядок формирования в 2025 году резервов по отдельным ссудам, требованиям и условным обязательствам кредитного характера // ЭЛКОД. URL: https://elcode.ru/news/2025-godu-poryadok-formirovaniya-rezervov-po-otdelnym-ssudam-trebovaniyam-i-uslovnym-obyazatelstvam-kreditnogo-kharaktera (дата обращения: 08.10.2025).
18. Словарь терминов — Деньги, кредит, банки // Studme.org. URL: https://studme.org/166506/bankovskoe_delo/slovar_terminov (дата обращения: 08.10.2025).
19. Банк России вводит новые правила расчета нормативов капитала с 18 августа // BankNN.ru. URL: https://banknn.ru/news/bank-rossii-vvodit-novye-pravila-rascheta-normativov-kapitala-s-18-avgusta-17482 (дата обращения: 08.10.2025).
20. Банк России совершенствует подходы к расчету нормативов // CBR.ru. URL: https://www.cbr.ru/press/event/?id=17942 (дата обращения: 08.10.2025).
21. В 2025 году банки будут вынуждены наращивать капитал // СИА. URL: https://sia.ru/?section=444&action=show_news&id=457816 (дата обращения: 08.10.2025).
22. ЦБ обновил правила расчета нормативов достаточности капитала // X-Compliance.ru. URL: https://x-compliance.ru/news/tsb-obnovil-pravila-rascheta-normativov-dostatochnosti-kapitala (дата обращения: 08.10.2025).
23. Финтех-тренды: инновации в сфере кредитования и финансовых услуг // Третий Рим. URL: https://third-rome.ru/blog/fintekh-trendy-innovatsii-v-sfere-kreditovaniya-i-finansovykh-uslug/ (дата обращения: 08.10.2025).
24. РИСКИ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА В СФЕРЕ КРЕДИТОВАНИЯ СУБЪЕКТОВ МАЛОГО И СРЕДНЕГО ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/riski-kommercheskogo-banka-v-sfere-kreditovaniya-subektov-malogo-i-srednego-predprinimatelstva (дата обращения: 08.10.2025).
25. В 2025 году ЦБ будет пристально следить за капиталом банков // Ведомости. URL: https://www.vedomosti.ru/finance/articles/2025/02/28/1022839-tsb-budet-pristalno (дата обращения: 08.10.2025).
26. Банковские технологии и тренды мобильного банкинга 2024 // Prodelo.ru. URL: https://prodelo.ru/blog/bankovskie-tekhnologii-i-trendy-mobilnogo-bankinga-2024 (дата обращения: 08.10.2025).
27. Оценка кредитных рисков с применением методов машинного обучения // HSE.ru. URL: https://www.hse.ru/pubs/share/folder/3358052187/pub_3358045958.pdf (дата обращения: 08.10.2025).
28. Финансовые инновации в банковской сфере Российской Федерации // Электронный научный архив УрФУ. URL: https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/103986/1/urfu21815.pdf (дата обращения: 08.10.2025).
29. ОБЗОР БАНКОВСКОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ I квартал 2025 // Банк России. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/179294/review_27052025.pdf (дата обращения: 08.10.2025).
30. Как научить нейросеть определять банковских должников по их тратам — интервью доцента ИТМО Андрея Фильченкова // ITMO.news. URL: https://news.itmo.ru/ru/science/economy/news/10543/ (дата обращения: 08.10.2025).
31. Машинное обучение в оценке кредитных рисков: как ML меняет правила игры? // Habr. URL: https://habr.com/ru/companies/x5_tech/articles/869503/ (дата обращения: 08.10.2025).
32. Что такое кредит в банке — виды, формы, функции и риски // ATB.su. URL: https://atb.su/blog/chto-takoe-kredit-v-banke/ (дата обращения: 08.10.2025).
33. Словарь банковских терминов // Банк Дабрабыт. URL: https://bankdabrabyt.by/o_banke/slovar_terminov/ (дата обращения: 08.10.2025).
34. Обеспечение кредита: виды, способы и особенности финансового покрытия банковских займов // Нетдолгофф. URL: https://netdolg.ru/stati/obespechenie-kredita-vidy-sposoby-i-osobennosti-finansovogo-pokrytiya-bankovskikh-zaymov/ (дата обращения: 08.10.2025).
35. С 1 января 2025 года до 31 декабря 2025 года включительно уточняется порядок формирования резервов по отдельным ссудам, требованиям и условным обязательствам кредитного характера // КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_404471/ (дата обращения: 08.10.2025).
36. Разработка математической модели для оценки кредитоспособности клиентов банка методами машинного обучения // Высшая школа экономики. URL: https://www.hse.ru/edu/vkr/732524364 (дата обращения: 08.10.2025).
37. ЦБ указал на возросшие риски кредитования малого и среднего бизнеса // Ведомости. 2023. 9 марта. URL: https://www.vedomosti.ru/finance/articles/2023/03/09/965903-tsb-ukazal-na-vozrosshie-riski-kreditovaniya-malogo (дата обращения: 08.10.2025).
38. Указание ЦБ РФ от 17.04.2025 N 7046-У // Контур.Норматив. URL: https://normativ.kontur.ru/document?moduleId=1&documentId=469395 (дата обращения: 08.10.2025).
39. Рост ставок может спровоцировать финансовую нестабильность, осложняя борьбу с инфляцией // IMF.org. 2023. 17 октября. URL: https://www.imf.org/ru/Blogs/Articles/2023/10/17/higher-for-longer-rates-exposing-vulnerabilities-in-some-banks-globally (дата обращения: 08.10.2025).
40. Решение Совета директоров Банка России о формировании кредитными организациями резервов на возможные потери по невозмещаемым заблокированным активам // CBR.ru. URL: https://www.cbr.ru/press/event/?id=17621 (дата обращения: 08.10.2025).
41. Статья 7 Особенности кредитования МСП // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-kreditovaniya-msp/viewer (дата обращения: 08.10.2025).
42. Развитие финансовых технологий // Банк России. URL: https://www.cbr.ru/fintech/ (дата обращения: 08.10.2025).
43. Влияние инфляции на стоимость кредитов: как планировать финансы на долгосрочную перспективу? // Кредистория. URL: https://kredistoria.ru/blog/vliyanie-inflyatsii-na-stoimost-kreditov (дата обращения: 08.10.2025).
44. Словарь банковских и экономических терминов // Финуслуги. URL: https://fingu.ru/glossary/ (дата обращения: 08.10.2025).
45. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР РЫНКА КРЕДИТОВАНИЯ СУБЪЕКТОВ МАЛОГО И СРЕДНЕГО ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА. По итогам первого полугодия 2024 года // Банк России. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/165552/review_msp_2024-07.pdf (дата обращения: 08.10.2025).
46. Новый взгляд на глобальные банки указывает на риски, связанные с сохранением повышенных процентных ставок в течение более длительного времени // IMF.org. 2023. 17 октября. URL: https://www.imf.org/ru/Blogs/Articles/2023/10/17/higher-for-longer-rates-exposing-vulnerabilities-in-some-banks-globally (дата обращения: 08.10.2025).
47. Обеспечение кредита: понятие, виды, формы // Мокка Блог. URL: https://mokka.ru/blog/obespechenie-kredita-ponyatiye-vidy-formy/ (дата обращения: 08.10.2025).
48. Финансирование без кредитов: как бизнесу развиваться без займов // РБК Ростов. 2025. 6 октября. URL: https://rostov.rbc.ru/rostov/06/10/2025/66e92b8c9a794711f181f08e (дата обращения: 08.10.2025).
49. Кредитоспособность заемщика: как оценивается, отличие от платежеспособности // Сравни.ру. URL: https://www.sravni.ru/enciklopediya/kreditosposobnost-zaemshchika/ (дата обращения: 08.10.2025).
50. сравнительная характеристика методов оценки кредитоспособности заемщиков коммерческого банка – физических лиц // Владивостокский государственный университет. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sravnitelnaya-harakteristika-metodov-otsenki-kreditosposobnosti-zaemschikov-kommercheskogo-banka-fizicheskih-lits (дата обращения: 08.10.2025).
51. Эксперты указали на рекордную концентрацию кредитных рисков в топ-10 банков // Forbes.ru. URL: https://www.forbes.ru/finansy/533965-eksperty-ukazali-na-rekordnuyu-koncentraciu-kreditnyh-riskov-v-top-10-bankov (дата обращения: 08.10.2025).
52. Дифференцированные и аннуитетные платежи: в чём разница // АЛЛЕ новости. URL: https://alle.ru/novosti/differencirovannye-i-annuitetnye-platezhi-v-chem-raznicza (дата обращения: 08.10.2025).