Методический журнал
Банковское кредитование

В 2023–2025 годах банки столкнулись с резким ростом кредитных потерь в сегменте необеспеченного потребительского кредитования. Почему риск-модели, еще недавно демонстрировавшие стабильные прогнозы, перестали отражать реальность? В чем проявился модельный риск и можно ли научить алгоритмы учитывать будущие изменения в экономике?

Традиционно в прогнозировании ставок банки полагаются на модели симуляции Монте-Карло, которые кажутся интуитивно понятными для ЛПР. За кажущейся простотой скрывается серьезная методологическая проблема: распределения, используемые в симуляциях, содержат стохастические компоненты для моделирования волатильности, что превращает «понятность» в иллюзию. При прогнозировании резких изменений ставок нейронные сети (Temporal Fusion Transformer) оказываются гораздо эффективнее классических методов, что наглядно продемонстрировано в статье.

У российского рынка ипотечного кредитования есть важная особенность: в кризис процессы цифровизации не останавливаются, а продолжаются без снижения темпов. Актуальность обсуждения партнерской работы обуславливается высокой долей партнерского канала в ипотечном кредитовании, которая у отдельных банков может достигать 90%. Как цифровизация влияет на работу банков с партнерами и почему сейчас можно говорить о наступ­лении нового этапа развития ипотечного рынка — с принципиальным изменением экономики партнерского взаимодействия?

Инструменты гарантий и контргарантий оказались в центре санкционных изменений, когда иностранные банки-гаранты или контр­гаранты, ссылаясь на регуляторные запреты своих юрисдикций, начали отказывать в выплатах российским контрагентам. Наиболее неоднозначным проявлением новой реальности стали споры, в которых юридические лица, входящие в одну и ту же международную группу компаний, вынуждены судиться друг с другом. Ярким примером, обнажающим всю сложность проблемы, является дело № А40-88584/2024 по иску АО «ЮниКредит Банк» (Россия) к UniCredit Bank GmbH (Германия) (далее — дело ЮниКредит).

Автоматизированные процедуры все еще проигрывают по качеству формируемого портфеля и уровню одобрения классическим процедурам кредитования. Тем не менее, приближение автоматизированных процедур принятия решений по своему качеству к классическим кредитным процессам — интереснейшая прикладная задача. Цель статьи — подтвердить принципиальную возможность автоматизации и подсветить те области, где данных все еще недостаточно.

На панельной дискуссии «ИИ: развиваем вместе или каждый играет за себя?», прошедшей на форуме Scoring Day, был задан вопрос о том, как небольшим банкам строить свою стратегию развития искусственного интеллекта и с чего начать. Всем известно, что ИИ — инструмент для больших игроков. Но на дискуссии прозвучали несколько тезисов (подкрепленных ссылками на ресурсы), которые могут помочь избавиться от стереотипов, связанных с развитием ИИ в небольших банках, и, возможно, сделать первый шаг в направлении стратегии ИИ.

Сотрудники банков ежедневно сталкиваются с огромными массивами документов и регламентов. Поиск информации по ним — трудоемкая задача, которая снижает эффективность обс­луживания клиентов. Может ли технология RAG (Retrieval Augmented Generation) решить проблему? Как банки адаптируют большие языковые модели для работы с внутренними базами знаний? И почему качество поиска становится критически важным фактором успеха?

В статье рассмотрена ситуация, когда банк выдал кредит в долларах США. В настоящее время активный рынок для кредитов в валютах недружественных стран отсутствует и, как следствие, отсутствуют исходные данные 1-го уровня для определения справедливой стоимости активов после их первоначального признания. Как определить справедливую стоимость такого кредита, вероятность дефолта (PD) и соответственно ожидаемые кредитные убытки (ОКУ)?

Результаты анализа, проведенного в статье, свидетельствуют о том, что при существующих уровнях ставок аренды и затрат на строительство здания бизнес-центров высокого класса оказываются фактически обесцененными, то есть не обеспечивающими арендный доход, адекватный затратам на строительство. При сохранении тенденций практически одинакового роста ставок аренды и затрат ориентация в оценке на цены девелоперов приводит к тому, что стоимость бизнес-центров не может считаться рыночной.

В предыдущих номерах мы анализировали обстоятельства спора между антимонопольным органом и коммерческим банком по поводу правомерности использования в зарегистрированном товарном знаке слов «первый добрый банк». В этой статье автор, являющаяся непосредственной участницей описываемых кейсов, рассказывает о позиции арбитражного суда, который 18.06.2025 отказал в удовлетворении заявления банка об отмене постановления УФАС по Волгоградской области по административному делу, возбужденному по ч. 1 ст. 14.33 КоАП РФ.