Оценка кредитоспособности заемщиков является ключевым элементом управления кредитным риском в банковской деятельности. От её качества зависят финансовая устойчивость кредитной организации, уровень просроченной задолженности и эффективность кредитного портфеля. В условиях цифровой трансформации банковского сектора применение информационных систем, ориентированных на автоматизированную оценку кредитоспособности, становится стратегическим приоритетом. Центральное место в таких системах занимают алгоритмы машинного обучения и статистического анализа, определяющие точность, скорость и надёжность кредитных решений. Традиционные методы, основанные на экспертных суждениях и упрощённых скоринговых таблицах, всё чаще уступают место интеллектуальным информационным системам, интегрирующим методы машинного обучения, анализ больших данных и автоматизированные процессы принятия решений. В данной статье представлен систематический обзор подходов к оценке кредитоспособности, а также проведен анализ инструментов автоматизированной обработки данных для оценки кредитоспособности – от классических статистических методов до передовых решений на основе глубокого обучения и объяснимого искусственного интеллекта.
кредитоспособность, банковские методики, скоринг, кредитный риск, фундаментальный анализ, информационная система, машинное обучение, цифровая трансформация, алгоритмы оценки заемщиков
1. Гиляровская, Л.Т. Анализ и оценка финансовой устойчивости коммерческих организаций / Л. Т. Гиляровская, А. В. Ендовицкая. – Москва : ЮНИТИ-ДАНА. – 2017. – 159 с. – ISBN 978-5-238-01074-5.
2. Ендовицкий, Д.А. Анализ кредитоспособности организации и группы компаний : учеб. пособие / Д. А. Ендовицкий, К. В. Бахтин, Д. В. Ковтун. – Москва : КноРус, 2022. – ISBN 978-5-406-10833-8.
3. Бурмистрова, Н. А. Применение методов машинного обучения для оценки кредитоспособности клиентов в банковской сфере / Н. А. Бурмистрова, А. В. Смирнов // Финансы и кредит. – 2022. – №12 (1008). – С. 2154-2158.
4. Кириченко, Л. А. Информационные технологии и искусственный интеллект в цифровой трансформации банковского сектора / Л. А. Кириченко, И. А. Зайцев // Вестник Южного научного центра. – 2021. – Т. 17. – № 4. – С. 102–113.
5. Разработка информационной подсистемы банка по выдаче кредитов / С. А. Сазонова, В. Ф. Асминин, А. И. Заревич // Информационные технологии в строительных, социальных и экономических системах. – 2025. – № 2 (36). – С. 10–17.
