Получить займбесплатно до 100 000 руб сегодня стало проще, чем когда-либо, но за доступностью кредитов стоит растущая ответственность — как заемщика, так и кредитора. В условиях нестабильной экономики, геополитических потрясений и технологических изменений управление кредитными рисками больше не может опираться на устаревшие методы.
Чтобы выжить и развиваться, финансовым институтам нужно не просто модернизировать модели оценки, но полностью переосмыслить подход к риску: сделать его проактивным, цифровым и ориентированным на поведение.
Традиционные модели больше не работают
Ретроспективные подходы к анализу кредитоспособности, использующие исключительно отчетность заемщика и его кредитную историю, не учитывают резкие изменения среды и поведения клиентов. Это особенно критично для МСБ, самозанятых и digital-заемщиков, чей финансовый профиль часто не укладывается в классические скоринговые рамки.
Таблица 1. Недостатки традиционных методов оценки риска
| Метод | Ограничение | Последствия |
|---|---|---|
| Финансовая отчетность | Запаздывающие данные | Пропуск резких изменений |
| Кредитная история | Не учитывает недавние события | Недостоверная оценка надежности |
| Классический скоринг | Ориентирован на усредненного заемщика | Потеря индивидуального подхода |
Факт: Согласно исследованию McKinsey (2023), около 47% дефолтов среди новых клиентов в развивающихся странах не были предсказаны действующими моделями оценки, ориентированными на исторические данные.
Что делать: компаниям стоит отказаться от идеи универсального «идеального клиента» и перейти к моделям, учитывающим поведение и динамику изменений в жизни заемщика.
Альтернативные и поведенческие данные — ключ к точной оценке
Современные платформы уже успешно внедряют подходы, которые раньше считались нетрадиционными. Поведение клиента в цифровой среде, его транзакционные привычки, даже скорость набора данных при заполнении анкеты — всё это может стать источником точного прогноза кредитного поведения.
Примеры альтернативных источников данных:
- Мобильная активность (частота смены местоположения, стабильность связей)
- Покупательская активность в e-commerce
- Поведение в личном кабинете/приложении банка
- Социальные сигналы (поведение в мессенджерах, соцсетях — с оговоркой на соблюдение конфиденциальности)
Таблица 2. Сравнение источников данных по эффективности (по данным Experian, 2024)
| Источник данных | Точность предсказания дефолта | Скорость обновления | Юридическая сложность |
|---|---|---|---|
| Кредитная история | 68% | Низкая | Низкая |
| Поведенческие данные | 81% | Высокая | Средняя |
| Альтернативные (геолокация, соцсети) | 76% | Средняя | Высокая |
Факт: WeBank (Китай) сумел снизить уровень дефолтов на 22%, используя поведенческие индексы вместо традиционного скоринга. Аналогичные практики активно тестируются в Латинской Америке и Индии.
Что делать: начать с внедрения одного поведенческого параметра в риск-модель и постепенно масштабировать. Например, интеграция данных о транзакционной активности по категориям трат — уже дает +12–15% к точности прогноза.
Цифровизация рисков: новые технологии — новые возможности
Технологии машинного обучения (ML), искусственного интеллекта (AI) и автоматизации позволяют построить гибкие, самообучающиеся модели, которые не просто анализируют прошлое, а реагируют на настоящее. Такие модели обновляются в реальном времени и адаптируются к поведению клиента.
Ключевые возможности:
- Автоматическое обновление рискового профиля клиента
- Выявление микротрендов, указывающих на потенциальный дефолт
- Персонализированное ценообразование на основе реальных рисков
Таблица 3. Эффективность AI-моделей в управлении кредитным риском
| Модель | Рост точности прогноза | Снижение времени на одобрение | Снижение NPL |
|---|---|---|---|
| ML-модель Kaspi Bank | +24% | с 2 дней до 40 минут | −19% |
| AI-модель Revolut | +17% | до 5 минут | −22% |
| Гибридная модель Tinkoff | +20% | в режиме real-time | −15% |
Факт: Внедрение real-time scoring в ведущих финтех-компаниях позволило снизить просрочку (NPL) в сегменте необеспеченного кредита в среднем на 18–22% в течение первого года.
Что делать: начать с автоматизации одного звена в цепочке — например, риск-анализ для малого чека (<50 000 руб) — и измерить прирост эффективности. Результаты можно масштабировать на более сложные продукты.
Системный риск — новый уровень понимания
Кредитный риск перестал быть исключительно результатом поведения отдельного заемщика. Современные риски — это совокупность внешних факторов: логистических цепочек, политических решений, климатических изменений.
Факторы нового поколения риска:
- Геополитическая нестабильность (например, санкционные ограничения)
- Цепочки поставок: дефолт одного предприятия тянет за собой целую сеть
- Экологические и ESG-риски: климатические события становятся фактором риска по аграрным и страховым продуктам
Факт: По данным S&P Global, 72% корпоративных дефолтов в 2024 году были вызваны внешними шоками, а не индивидуальной неплатежеспособностью заемщика.
Что делать: интегрировать сценарное планирование в кредитные стратегии. Например, анализировать, как макроэкономические события (рост ключевой ставки, колебания цен на нефть) повлияют на портфель.
Заключение: Время действовать иначе
Управление кредитными рисками сегодня — это не просто бухгалтерская функция, а ключевая точка стратегического преимущества. Организации, которые внедряют поведенческие и альтернативные данные, переходят на цифровые архитектуры и смотрят шире индивидуального риска, выигрывают в трех вещах:
- Точность прогнозов
- Скорость принятия решений
- Устойчивость в условиях нестабильности
Первые шаги для внедрения нового подхода
- Аудит текущих моделей — определить, какие переменные уже устарели.
- Пилотирование ML-модели — даже на небольшой выборке.
- Интеграция новых данных — начать с транзакционной или поведенческой информации.
- Создание risk-lab внутри компании — небольшая команда по тестированию гипотез.
- Обучение персонала — кредитные аналитики должны понимать технологии и данные.
Закрываем возражения
- «Это дорого» — автоматизация снижает расходы уже в первом году (снижение NPL, экономия на операциях).
- «Это сложно» — внедрение поэтапное: от простого к сложному.
- «У нас нет данных» — данные есть у всех, их нужно правильно структурировать и анализировать.
Управление рисками — это не про страх. Это про возможности. И лучшие из них начинаются там, где заканчиваются привычные решения.
Вопросы и ответы
1. Почему традиционные модели оценки кредитного риска больше неэффективны?
Ответ:
Потому что они основаны на прошлых данных и не учитывают быстрые изменения в поведении заемщика и внешней среде. В условиях нестабильности такие модели часто дают сбои и не предсказывают реальные риски.
2. Что такое поведенческие данные и как они помогают?
Ответ:
Это информация о действиях клиента: транзакции, поведение в приложении, цифровые привычки. Они позволяют более точно прогнозировать дефолт, потому что отражают текущее состояние, а не только прошлое.
3. Какую роль играют альтернативные источники данных в скоринге?
Ответ:
Они дополняют картину заемщика: например, геолокация, активность в соцсетях или телеком-данные помогают оценить стабильность и образ жизни клиента, особенно при отсутствии кредитной истории.
4. Что дает использование AI и ML в управлении рисками?
Ответ:
Алгоритмы ИИ анализируют большие объемы данных, выявляют скрытые зависимости и могут адаптироваться к изменениям, повышая точность прогноза и скорость принятия решений.
5. Что такое системный кредитный риск и почему он важен?
Ответ:
Это риск, возникающий не от конкретного заемщика, а от внешних факторов — экономических, политических или климатических. Он может привести к массовым дефолтам, даже если клиенты изначально были надежными.
6. Какие шаги первыми нужно предпринять для перехода к новому подходу?
Ответ:
Провести аудит текущих моделей, протестировать небольшую ML-модель, начать использовать поведенческие данные и создать внутреннюю команду для работы с новыми источниками риска.
7. Является ли внедрение цифровых подходов дорогостоящим?
Ответ:
Нет. При грамотной поэтапной реализации цифровизация быстро окупается за счет снижения просрочек, автоматизации процессов и улучшения клиентского опыта.
Автор статьи Вольдемар Крупенин
Вольдемар Крупенин работает в Альфа-Банке, где отвечает за внедрение поведенческих моделей и алгоритмов машинного обучения в процесс оценки заемщиков. Его подход — на стыке аналитики, технологий и прикладной логики: вместо бесконечных прогнозов на бумаге — реальные изменения в риск-стратегиях и снижении NPL.
Публиковался в журнале «Банковское обозрение», выступал с докладами на форумах FinWin и RISKTECH, соавтор отраслевого исследования «Цифровые риски 2024: что работает на практике».
Любит структурировать сложные вещи просто — особенно когда речь идет о больших данных, нестандартных заемщиках и нестабильной экономике.
Источники с информацией
- Совершенствование управления кредитным риском в банковской системе (CORE, PDF)
- Обзор ESG-банкинга за 1-е полугодие 2023 года (Эксперт РА)
- Управление кредитными рисками (ТГТУ, PDF)
- ESG-кредитование в России: рост до 5,5 трлн ₽ (Эксперт РА, PDF)
- Управление рисками кредитования МСБ (CFIN)
- Методы управления кредитным риском коммерческих банков (CyberLeninka)
- Связь кредитных и климатических рисков (Банк России, PDF)
- Системный риск финансового сектора (Википедия)
- ESG‑факторы и устойчивое развитие (Википедия)