сгенерировать QR код
Открытый доступ
Только для подписчиков
Методические подходы к оценке кредитоспособности заемщиков с использованием искусственного интеллекта
https://doi.org/10.34020/2073-6495-2026-2-207-219
Аннотация
В статье рассматривается влияние цифровой трансформации на банковский сектор через призму внедрения технологий искусственного интеллекта. Научная новизна заключается в обосновании авторского методического подхода к оценке кредитоспособности заемщиков, основанного на интеграции алгоритмов объяснимого ИИ (XAI) и анализа поведенческих паттернов из открытых цифровых источников. Выявлены барьеры и риски внедрения, предложен алгоритм минимизации регуляторных ограничений.
Ключевые слова
искусственный интеллект,
кредитные организации,
цифровая трансформация,
нейросети,
автоматизация,
риски,
регуляторная политика
При поддержке: Исследование выполнено в рамках приоритетного направления 7.5.1.4. плана НИР ИЭОПП СО РАН 2026 г., проект 5.6.1.5. (0260-2026-0010) Интеграция и взаимодействие мезоэкономических систем и рынков в России и ее восточных регионах: структуры, институты, регулирование.
Об авторах
А. М. Выжитович
Новосибирский государственный университет экономики и управления «НИНХ»;
Сибирский институт управления филиал Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации;
Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН
Россия
Россия
Выжитович Александр Михайлович - кандидат экономических наук, доцент, кафедра финансового рынка и финансовых институтов; кафедра экономики и предпринимательства; научный сотрудник, Отдел анализа и прогнозирования развития отраслевых систем
Новосибирск
А. Д. Кириллов
Новосибирский государственный университет экономики и управления «НИНХ»
Россия
Россия
Кириллов Александр Дмитриевич - магистрант
Новосибирск
Список литературы
1. Отчет об итогах публичного обсуждения доклада для общественных консультаций «Применение искусственного интеллекта на финансовом рынке». [Электронный ресурс]. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/161264/report_22052024.pdf (дата обращения: 20.07.2025).
2. Новиков А.В. Проблемы правового регулирования искусственного интеллекта в банковской деятельности // Актуальные исследования. 2024. Ч. II, № 19 (201). С. 67–70.
3. Лотош М.Р., Платонов В.В., Ткалич П.П. Барьеры на пути внедрения искусственного интеллекта в российских банках: размеры, причины, сроки и пути преодоления // Вопросы инновационной экономики. 2021. Т. 11, № 1. С. 315–332.
4. Лев М.Ю., Болонин А.И., Туруев И.Б., Лещенко Ю.Г. Концепция искусственного интеллекта в деятельности центральных банков: институциональные возможности // Экономическая безопасность. 2024. Т. 7, № 4. С. 781–808.
5. Исмаилов К.М. Финансовые инновации в банковском секторе // Экономическая безопасность. 2024. Т. 7, № 6. С. 1411–1428.
6. Мардеева Л.Р. Стратегии управления кредитным портфелем: опыт ведущих банков // Инновационная наука. 2024. № 2-1. С. 53–56.
7. Сафиуллин И.Р. Современное состояние банковского кредитования в России // Вестник молодых ученых Самарского государственного экономического университета. 2024. № 1 (49). С. 39–42.
8. Тавасиев А.М., Мазурина Т.Ю., Бычков В.П. Банковское кредитование: учебник / под ред. А.М. Тавасиева; 2-е изд., перераб. М.: ИНФРА-М, 2020. 366 с.
9. Коробова Г.Г. Банковское дело. М.: Экономистъ, 2024. 766 с.
10. Тетеревков Н.Н., Беспалов Р.А. Влияние цифровизации на развитие банковских услуг // Тенденции и перспективы развития банковской системы в современных экономических условиях: мат-лы IV междунар. науч.-практ. конф., Брянск, 08 декабря 2022 года. Т. 2. Брянск: Брянский государственный университет имени академика И.Г. Петровского, 2023. С. 196–202.
11. Венчиков А.А. Применение искусственного интеллекта и машинного обучения в финансовом мониторинге в целях повышения уровня экономической безопасности кредитных организаций // Актуальные вопросы техники, науки, технологии: сб. науч. тр. нац. конф., Брянск, 13–15 февраля 2025 года. Брянск: Брянский государственный инженерно-технологический университет, 2025. С. 245–247.
12. Конкина А.Д. Тенденции развития кредитных организаций в условиях цифровизации // Тенденции и перспективы развития банковской системы в современных экономических условиях: мат-лы VI всеросс. науч.-практ. конф. с междунар. участием, Брянск, 26 декабря 2024 года. Брянск: Брянский государственный университет имени академика И.Г. Петровского, 2025. С. 160–164.
13. Тетерина М.Н., Осипова Ю.В. Введение в цифровизацию банковской деятельности: влияние технологий на юридическую деятельность // Российское государство и общество: особенности современного состояния: мат-лы ХVI Всеросс. науч.-практ. конф., Чебоксары, 07 февраля 2025 года. Чебоксары: Издательско-полиграфическая компания «Новое время», 2025. С. 526–529.
14. Влияние искусственного интеллекта на банковские услуги. [Электронный ресурс]. URL: https://bankstoday.net/last-articles/tehnologii/vliyanie-iskusstvennogo-intellekta-na-bankovskie-uslugi (дата обращения: 20.07.2025).
15. He Z., & Xie J. A Comparative Study of Credit Scoring Models: A Review of Recent Developments and Future Directions // Journal of Risk and Financial Management. 2021. 14 (8). 375. https://doi.org/10.3390/jrfm14080375.
16. Zaiats D. Machine Learning Techniques in Credit Scoring: A Review of Applications, Challenges, and Opportunities // Computers, Materials & Continua. 2021. 67 (1), 1171–1189. https://doi.org/10.32604/cmc.2021.016702.
17. Lee T., & Lee K. Credit Risk Assessment using Deep Learning Techniques: A Survey // Applied Sciences. 2021. 11 (4), 847. https://doi.org/10.3390/app11040847.
Рецензия
Для цитирования:
Выжитович А.М., Кириллов А.Д. Методические подходы к оценке кредитоспособности заемщиков с использованием искусственного интеллекта. Вестник НГУЭУ. 2026;(2):207-219. https://doi.org/10.34020/2073-6495-2026-2-207-219
For citation:
Vyzhitovich А.М., Kirillov A.D. Methodological approaches to assessing borrowers’ creditworthiness using artificial intelligence. Vestnik NSUEM. 2026;(2):207-219. (In Russ.) https://doi.org/10.34020/2073-6495-2026-2-207-219
Послать статью по эл. почте 
