Управление кредитными рисками: современные технологии для оценки и минимизации потерь в банковской сфере
Система управления кредитными рисками в банке — один из важнейших элементов стабильной работы финансового учреждения. Грамотно выстроенные механизмы позволяют минимизировать угрозу невозврата средств, обеспечивая устойчивость банка даже в сложных экономических условиях.
Кредитные риски: классификация и причины возникновения
Источники проблем можно условно разделить на две группы:
• Внешние. К ним относятся: инфляция, изменения в законодательстве, кризисы, геополитическая нестабильность. Эти факторы влияют на платежеспособность клиентов и способность организаций выполнять обязательства.
• Внутренние. Связаны с особенностями самого банка: стратегией кредитования, качеством риск-менеджмента, уровнем автоматизации процессов.
Дополнительно стоит учитывать:
• Макроэкономические тенденции. Замедление экономического роста, падение доходов населения повышают число просрочек.
• Политические события. Санкции, нестабильность в государственном аппарате или изменения в правовой системе могут повлиять на возвратность средств.
• Отраслевые и региональные особенности. Концентрация заемщиков в проблемных секторах или в определенных регионах увеличивает потенциальные убытки.
Согласно данным рейтингового агентства “Эксперт РА”, в 2024 году показатель стоимости риска (CoR) для десяти крупнейших российских банков увеличился на 0,7 п.п., достигнув 2,4% к 1 июля. Это максимальное значение за последние три года.
Методы оценки кредитных рисков
Анализ финансового состояния
Один из классических способов – изучение отчетности заемщика, его текущих активов, обязательств и структуры доходов. Такой подход требует высокой квалификации специалистов, но остается эффективным инструментом.
Скоринг и рейтинговые модели
Статистические алгоритмы присваивают каждому клиенту цифровую оценку платежеспособности. Чем выше балл, тем меньше вероятность дефолта.
Технологии в оценке рисков
Искусственный интеллект и машинное обучение
Современные алгоритмы позволяют анализировать поведение клиентов, предсказывать вероятность невозврата средств и оптимизировать процесс выдачи кредитов.
Big Data в банковской сфере
Обработка больших массивов информации помогает выявлять скрытые закономерности и повышать точность прогнозирования.
Блокчейн в кредитовании
Технология позволяет создать прозрачную систему учета данных о заемщиках, исключая возможность подделки информации.
Автоматизированные системы принятия решений (СПР)
СПР ускоряют рассмотрение заявок, снижают влияние человеческого фактора, обеспечивают более объективную оценку заемщиков и положительно влияет на факторы управления кредитным риском.
Комплексные автоматизированные платформы кредитования
Объединение всех этапов – от подачи заявки до выдачи средств – в единую цифровую экосистему снижает затраты банка и повышает прозрачность процессов. Система принятия решений по кредиту является одним из модулей автоматизированной платформы для кредитования.
Основные преимущества автоматизации риск моделей для банка — это:
• Снижение числа ошибок за счет исключения человеческого фактора.
• Ускорение процесса рассмотрения заявок.
• Улучшение качества портфеля за счет более точной аналитики.
Вышеперечисленные факторы помогают банку получить больше прибыли в единицу времени, а конечному клиенту быстрее и удобнее запрашиваемый кредитный продукт.
Как выбрать IT-решение для управления кредитными рисками?
Критерии выбора
• Функциональность. Система должна охватывать все ключевые аспекты оценки и мониторинга заемщиков.
• Гибкость. Возможность адаптации решения под бизнес-процессы банка в любое время.
• Интеграция. Гибкое и бесшовное подключение системы к ИТ-архитектуре банка и внешним базам данных.
• Техническая поддержка. Регулярные обновления обеспечивают соответствие актуальным требованиям.
ИТ-решение “Кредитный конвейер” от компании Dynamika поможет автоматизировать кредитные процессы в банке и сделать управление кредитными рисками максимально удобным и прозрачным. Так, с помощью технологичного кредитного конвейера происходит цифровизация всего кредитного пути клиента, автоматизируется цикл работ для всех видов кредитов как для физических, так и для юридических лиц.
Будущее технологий в банковском секторе
По данным Банка России, нестабильность и рост дефолтов негативно влияют на рынок, повышая стоимость кредитования для населения и бизнеса. Искусственный интеллект, машинное обучение, предиктивная аналитика – все это уже едва ли инновации для финтеха, а скорее необходимые инструменты, которые развиваются каждый день и открывают новые возможности для улучшения работы банка и повышения лояльности клиента. Безусловно, внедрение ИИ, машинного обучения позволяют повысить качество управления заемными средствами и сократить возможные финансовые потери банка.
Итог
Автоматизация процессов, цифровые технологии и аналитические инструменты – основа эффективного управления кредитными рисками коммерческого банка. Использование современных IT-решений помогает банкам снижать убытки, улучшать качество портфеля и обеспечивать устойчивость в долгосрочной перспективе.
Автор статьи:
Антон Нестеренко, Product Owner компании Dynamika
