Актуальность темы определяется ключевой ролью точных и управляемых моделей в устойчивости финансовых институтов, а также усилением регуляторных требований к управлению модельным риском и калибровке ожидаемых кредитных потерь. В работе скоринг трактуется как присвоение заемщику интегрального балла — монотонной функции вероятности дефолта на фиксированном горизонте — с применением на этапах предодобрения, андеррайтинга, лимитирования, мониторинга, взыскания и переоценки резервов. В работе рассмотрена интеграция разрозненных методических подходов в единую процессную рамку: от требований к данным (репрезентативность, качество, трассируемость преобразований) и выбора архитектур (балльные карты, логистические модели, деревья и ансамбли) до согласованной системы метрик (разделяющая способность, калибровка, стабильность, чувствительность к дрейфу) и организационных процедур управления модельным риском (независимая валидация, каталоги моделей, контроль изменений, планы аварийного восстановления). Показано, что интерпретируемость и проверяемость — необходимые условия применимости сложных алгоритмов, а совмещение статистической строгости с прозрачными операционными регламентами повышает предсказательную силу и управляемость портфеля. Эмпирически обосновано, что эффективный скоринг снижает просрочку и резервы, повышает конверсию в «зеленых» сегментах, оптимизирует цены и лимиты по риску, сокращает затраты ручной проверки и ускоряет время решения; при этом ключевые риски связаны со смещением выборки, дрейфом признаков, деградацией калибровки и ограниченной переносимостью моделей между сегментами. Результаты дополняются авторскими предложениями: создать внутреннюю библиотеку эталонных наборов и кейсов для регулярной переоценки моделей и сравнения архитектур; регламентировать сценарные стресс-тесты с оценкой чувствительности порогов одобрения и вероятностей дефолта к неблагоприятным макросценариям; систематизировать паспорт модели и внедрить независимый мониторинг дрейфа с формализованными порогами вмешательства.
скоринг, кредитный риск, методические подходы, риск-менеджмент, интерпретируемость, проверяемость, мониторинг
1. David Durand Risk Elements in Consumer Instalment Financing, 1941. URL:http://www.nber.org/chapters/c9260 (дата обращения 12.09.2025 г.)
2. Управление рисками. Банк России. URL:https://cbr.ru/search/?text=Управление+рисками (дата обращения 12.09.2025 г.)
3. Усов А. С. Скоринг как ключевой метод оценки кредитных рисков заемщика / А. С. Усов // Актуальные вопросы учета и управления в условиях информационной экономики. – 2021. – № 3. – С. 473-478.
4. Оценка кредитного риска заемщика с применением скоринга / И. В. Меркулова, Н. В. Видеркер, С. В. Аханова, А. С. Удодова // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2025. – Т. 13, № 1(154). – С. 135-143.
5. Таштамиров М. Р. Скоринг как инструмент минимизации кредитного риска банка на уровне региона / М. Р. Таштамиров // Экономика и бизнес: теория и практика. – 2020. – № 4-3(62). – С. 73-79.
6. Обзор финансовой стабильности ЦБ России. URL:ttps://cbr.ru/finstab/#highlight=финансовая%7Cстабильность%7Cобзор%7Cфинансовой%7Cстабильности (дата обращения 12.092025 г.)
7. Николаенко В.С. Безупречный риск-менеджмент: учеб. пособие / В.С. Николаенко. – Томск: Изд-во Томск. гос. ун-та систем управления и радиоэлектроники, 2023.
8. Картаев Ф. С. Введение в эконометрику: Учебник / Ф. С. Картаев. – Москва : Экономический факультет МГУ им. М.В. Ломоносова, 2019.
9. Кулик Г. Ю. Зарубежный опыт внедрения риск-менеджмента в государственное управление / Г. Ю. Кулик // Государственное управление. Электронный вестник. – 2013. – № 37. – С. 32-44.
10. Бутрова Е. В. Зарубежный опыт риск-менеджмента в управлении организацией как основа лидерства / Е. В. Бутрова // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2021. – Т. 1, № 2(110). – С. 146-153.
11. Большакова Г. И. Проблемы управления рисками в государственном управлении: зарубежный и российский опыт / Г. И. Большакова // Наука и образование: хозяйство и экономика; предпринимательство; право и управление. – 2022. – № 11(150). – С. 142-146.
