кандидат экономических наук;
candidate of economic sciences;
Эффективное управление кредитными рисками обеспечивает стабильность финансовой системы, играя ключевую роль в минимизации убытков. В статье рассматриваются методы оценки кредитных рисков в банковской системе Российской Федерации. Цель исследования заключается в анализе существующих подходов к оценке кредитных рисков и изучении возможности внедрения инновационных методик и технологий. Описаны качественные и количественные подходы, рассмотрены существующие международные стандарты, проведен сравнительный анализ зарубежных и отечественных практик управления кредитным риском. Обсуждаются перспективы интеграции технологий искусственного интеллекта, машинного обучения, анализа больших данных. Основными методами исследования выступили системный анализ, прогнозирование и экспертные оценки. Результаты работы подчёркивают необходимость разработки новых комплексных моделей, учитывающих специфику российского рынка, для формирования более эффективных стратегий управления рисками.
Effective credit risk management ensures the stability of the financial system, playing a key role in minimizing losses. The article discusses the methods of credit risk assessment in the banking system of Russian Federation. The purpose of the study is to analyze existing approaches to credit risk assessment and explore the potential for implementing innovative methods and technologies. Qualitative and quantitative approaches are described, existing international standards are reviewed, and a comparative analysis of foreign and domestic credit risk management practices is conducted. The article discusses the prospects of integrating artificial intelligence, machine learning, and big data analysis technologies. The main research methods included system analysis, forecasting, and expert evaluation. The results highlight the necessity of developing new comprehensive models that consider the specifics of the Russian market to create more effective risk management strategies.