CC BY
0УДК 338.24
Шамырадов К.
Преподаватель,
Туркменский государственный университет имени Махтумкули
Туркменистан, г. Ашхабад
Ильясов И.
Преподаватель,
Туркменский государственный институт экономики и управления
Туркменистан, г. Ашхабад
АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ЦИФРОВИЗАЦИИ ФИНАНСОВЫХ СИСТЕМ НА КРЕДИТНЫЕ РИСКИ И ОЦЕНКУ ЗАЕМЩИКОВ
Аннотация: в статье рассматривается влияние цифровизации финансовых систем на кредитные риски и оценку заёмщиков. Анализируются возможные риски, связанные с использованием информационных технологий, и предлагаются пути их минимизации.
Ключевые слова: цифровизация, финансовые системы, кредитные риски, оценка заёмщиков, информационные технологии, кибербезопасность.
Цифровизация финансовых систем глубоко изменила ландшафт управления кредитными рисками и оценки заемщиков. Этот переход, характеризующийся интеграцией передовых технологий, таких как искусственный интеллект (ИИ), аналитика больших данных и блокчейн, меняет то, как финансовые учреждения оценивают и управляют кредитными рисками. Влияние этих технологических достижений на кредитную отрасль многогранно, оно влияет на процессы оценки рисков, поведение заемщиков и общую финансовую стабильность.
Традиционно оценка кредитного риска включала относительно статичный процесс, в значительной степени зависящий от исторических данных и стандартизированных моделей кредитного скоринга. Кредитоспособность в первую очередь оценивалась на основе финансовых отчетов, кредитной истории и других традиционных показателей. Однако с приходом цифровизации появилась динамическая и насыщенная данными среда, которая значительно повышает детализацию и точность оценки кредитного риска. Современные алгоритмы и модели машинного обучения теперь анализируют огромные объемы данных, включая истории транзакций, активность в социальных сетях и финансовое поведение в реальном времени, чтобы обеспечить более полное представление о профиле риска заемщика.
Одним из ключевых нововведений, вызванных цифровизацией, является использование аналитики больших данных. Финансовые учреждения все чаще используют большие наборы данных для получения информации о поведении и кредитоспособности заемщиков. Этот сдвиг позволяет включить более широкий спектр переменных в процесс оценки кредитоспособности, выходя за рамки традиционных показателей, таких как кредитные баллы и уровни дохода. Например, цифровые платформы могут анализировать модели расходов, истории платежей и даже альтернативные источники данных, такие как коммунальные платежи и истории аренды. Этот объем информации позволяет более детально понять финансовое состояние и кредитный риск заемщика.
Модели машинного обучения и ИИ играют центральную роль в этой трансформации. Эти технологии позволяют финансовым учреждениям выявлять закономерности и тенденции в данных заемщиков, которые могут быть не очевидны при использовании традиционных методов анализа. Алгоритмы машинного обучения могут прогнозировать кредитный риск, распознавая сложные взаимосвязи между различными точками данных, что позволяет проводить более точную оценку риска. Например, модели на
основе ИИ могут обнаруживать тонкие индикаторы финансового стресса или мошенничества, которые традиционные методы могут упустить. Эта расширенная прогностическая способность помогает кредиторам принимать более обоснованные решения и адаптировать кредитные предложения к индивидуальным профилям риска.
Использование цифровых инструментов также облегчает разработку альтернативных моделей кредитного скоринга. Традиционные кредитные рейтинги часто ограничены доступностью и качеством исторических кредитных данных. Напротив, альтернативные модели скоринга используют более широкий спектр источников данных, включая записи цифровых транзакций и анализ социальных сетей, для оценки кредитоспособности. Этот подход особенно полезен для оценки лиц с ограниченной или отсутствующей кредитной историей, таких как молодые люди или те, кто недавно приехал в страну. Включая альтернативные данные, финансовые учреждения могут предоставлять кредиты более широкому кругу заемщиков, сохраняя при этом надежные методы управления рисками.
Технология блокчейн представляет собой еще одно значительное достижение в цифровизации финансовых систем. Децентрализованная и неизменяемая система реестра блокчейна повышает прозрачность и снижает риск мошенничества в кредитных транзакциях. Предоставляя безопасную и проверяемую запись финансовых транзакций, технология блокчейн может оптимизировать процесс кредитной оценки и гарантировать целостность информации о заемщике. Кроме того, смарт-контракты — самоисполняемые контракты с условиями, непосредственно записанными в код, — могут автоматизировать и обеспечивать соблюдение кредитных соглашений, сокращая административные накладные расходы и минимизируя риск ошибок.
Несмотря на эти достижения, цифровизация финансовых систем также создает новые проблемы и риски. Одной из основных проблем является
потенциальная предвзятость алгоритмов. Модели машинного обучения и алгоритмы ИИ хороши только настолько, насколько хороши данные, на которых они обучаются. Если данные содержат предвзятость, эти предвзятости могут быть увековечены и даже усилены алгоритмами. Это может привести к несправедливым или дискриминационным оценкам кредитоспособности, особенно для маргинализированных или недостаточно обслуживаемых групп. Решение этой проблемы требует постоянных усилий по обеспечению разработки и тестирования алгоритмов на предмет справедливости и прозрачности.
Еще одной проблемой является повышенный риск угроз кибербезопасности. Поскольку финансовые учреждения все больше полагаются на цифровые системы и данные, они становятся более уязвимыми для кибератак и утечек данных. Обеспечение надежных мер кибербезопасности и протоколов защиты данных имеет важное значение для снижения этих рисков и поддержания целостности процесса оценки кредитоспособности.
Кроме того, быстрый темп технологических изменений может создать проблемы в соблюдении нормативных требований. Финансовые регуляторы должны адаптироваться к меняющемуся цифровому ландшафту, чтобы гарантировать, что новые технологии используются ответственно и этично. Это включает обновление нормативно-правовой базы для решения таких вопросов, как конфиденциальность данных, алгоритмическая прозрачность и защита прав потребителей. Сотрудничество между финансовыми учреждениями, поставщиками технологий и регулирующими органами имеет решающее значение для разработки и внедрения эффективной политики, которая уравновешивает инновации с управлением рисками.
Подводя итог, можно сказать, что цифровизация финансовых систем оказывает глубокое влияние на кредитные риски и оценку заемщиков. Интеграция аналитики больших данных, машинного обучения,
искусственного интеллекта и технологии блокчейн повышает точность и эффективность оценки кредитных рисков, позволяя финансовым учреждениям лучше понимать и управлять профилями рисков заемщиков. Хотя эти достижения предлагают значительные преимущества, они также создают проблемы, такие как алгоритмическая предвзятость, риски кибербезопасности и проблемы соответствия нормативным требованиям. Поскольку финансовая отрасль продолжает внедрять цифровую трансформацию, постоянные усилия по решению этих проблем и обеспечению этичного и безопасного использования технологий будут иметь важное значение для реализации полного потенциала цифровизированных финансовых систем. Эволюция управления кредитными рисками в цифровую эпоху представляет собой динамичный и непрерывный процесс, сформированный как технологическими инновациями, так и необходимостью надежного надзора со стороны регулирующих органов.
По мере развития цифровизации финансовых систем ее влияние на управление кредитными рисками и оценку заемщиков продолжает расти. Новые технологии и инновационные подходы меняют то, как финансовые учреждения взаимодействуют с заемщиками и управляют кредитными рисками, выделяя как возможности, так и области для дальнейшего развития.
Одним из наиболее многообещающих достижений в области цифровых финансов является растущее использование предиктивной аналитики. Предиктивные модели используют исторические данные для прогнозирования будущего поведения заемщика и потенциального кредитного риска. Применяя передовые статистические методы и алгоритмы машинного обучения, финансовые учреждения могут предвидеть изменения в финансовом положении заемщика до того, как они произойдут. Этот проактивный подход позволяет кредиторам корректировать условия кредитования, упреждающе управлять рисками и потенциально предотвращать дефолты. Предиктивная аналитика также может помочь
выявить тенденции и закономерности в поведении заемщиков, которые информируют о решениях по кредитной политике и стратегиях управления рисками.
Концепция «открытого банкинга» представляет собой еще один преобразующий аспект цифровых финансов. Открытый банкинг подразумевает обмен финансовыми данными между учреждениями через защищенные интерфейсы прикладного программирования (API). Эта практика способствует большей прозрачности и конкуренции в финансовом секторе. Позволяя сторонним разработчикам создавать инновационные финансовые продукты и услуги, открытый банкинг может привести к более индивидуальным и конкурентоспособным кредитным предложениям. Кроме того, открытый банкинг предоставляет финансовым учреждениям доступ к более широкому спектру данных о заемщиках, повышая их способность оценивать кредитоспособность и эффективно управлять рисками.
Цифровые платформы и финтех-инновации также меняют то, как заемщики взаимодействуют с финансовыми услугами. Рост числа цифровых банков и платформ онлайн-кредитования демократизировал доступ к кредитам и финансовым услугам. Эти платформы часто используют технологии для оптимизации процессов подачи заявок, снижения затрат и улучшения качества обслуживания клиентов. Например, платформы онлайн-кредитования могут предлагать быстрые решения об одобрении и быстро выдавать средства, удовлетворяя потребности заемщиков, которым требуется своевременный доступ к кредиту. Эффективность и доступность этих платформ подчеркивают потенциал цифровых финансов для повышения финансовой инклюзивности и расширения доступа к кредитам.
Интеграция цифровых финансов с поведенческой экономикой дает дополнительные сведения об оценке заемщика. Поведенческая экономика изучает, как психологические факторы влияют на принятие финансовых решений и восприятие риска. Включая поведенческие данные, такие как
привычки расходования средств и реакция на финансовые стимулы, кредиторы могут глубже понять мотивы и тенденции риска заемщиков. Этот подход позволяет проводить более детальную оценку кредитоспособности, которая учитывает не только финансовые показатели, но и поведенческие модели.
Регуляторные технологии, или RegTech, также играют важную роль в развитии ландшафта управления кредитными рисками. Решения RegTech используют технологии для оптимизации соответствия нормативным требованиям и улучшения методов управления рисками. Например, инструменты RegTech могут автоматизировать мониторинг транзакций на предмет признаков мошенничества или отмывания денег, обеспечивая соблюдение правил борьбы с отмыванием денег (AML) и «знай своего клиента» (KYC). Используя цифровые технологии для соблюдения нормативных требований, финансовые учреждения могут сократить операционные расходы и улучшить свои возможности по обнаружению и смягчению финансовых преступлений.
По мере дальнейшего развития цифровых финансов потребность в эффективном управлении данными и защите конфиденциальности становится все более важной. Сбор и анализ больших объемов персональных и финансовых данных вызывают серьезные опасения по поводу безопасности и конфиденциальности данных. Финансовые учреждения должны внедрять надежные меры защиты данных для защиты конфиденциальной информации и обеспечивать соблюдение правил защиты данных, таких как Общий регламент по защите данных (GDPR) в Европе. Прозрачные методы работы с данными и четкое общение с заемщиками о том, как используются их данные, имеют важное значение для поддержания доверия и обеспечения ответственного использования цифровых технологий.
Влияние цифровизации на управление кредитными рисками также зависит от глобального характера финансовых рынков. Поскольку финансовые системы становятся все более взаимосвязанными через цифровые платформы и международные транзакции, управление кредитными рисками требует глобальной перспективы. Финансовые учреждения должны ориентироваться в различных нормативных средах и учитывать трансграничные факторы риска. Сотрудничество между международными регулирующими органами и разработка глобальных стандартов для цифровых финансов могут помочь решить эти проблемы и способствовать последовательному подходу к управлению рисками.
Заглядывая вперед, можно сказать, что продолжающееся развитие цифровых финансов, скорее всего, представит новые технологии и методологии, которые еще больше преобразуют оценку кредитного риска и управление заемщиками. Такие инновации, как квантовые вычисления, которые обещают улучшить возможности обработки данных, и достижения в области искусственного интеллекта, такие как объяснимый ИИ, могут еще больше усовершенствовать модели кредитного риска и процессы принятия решений. По мере появления этих технологий финансовым учреждениям необходимо будет оставаться гибкими и адаптировать свои практики для использования новых возможностей при одновременном устранении потенциальных рисков.
В заключение следует отметить, что цифровизация финансовых систем оказывает глубокое и многогранное влияние на кредитные риски и оценку заемщиков. Интеграция таких технологий, как аналитика больших данных, машинное обучение, блокчейн и открытый банкинг, повышает точность и эффективность кредитных оценок, предлагая новые возможности для управления рисками и улучшения взаимодействия с заемщиками. Однако эти достижения также создают проблемы, связанные с алгоритмической предвзятостью, кибербезопасностью, соблюдением нормативных требований
и конфиденциальностью данных. Поскольку ландшафт цифровых финансов продолжает развиваться, финансовым учреждениям необходимо сбалансировать инновации с ответственной практикой, чтобы в полной мере реализовать преимущества цифровизации при одновременном снижении потенциальных рисков. Продолжающееся развитие и внедрение цифровых технологий сформируют будущее управления кредитными рисками, способствуя повышению эффективности, прозрачности и инклюзивности в финансовом секторе.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Кривошапова С. В., Горьков А. А. Prospects for using new digital technologies in credit risk management and credit capacity.
2. Губернаторов А. М., Тесленко И. Б., Соколов А. П., Спильниченко В. К. Основные тенденции развития цифровизации в финансовой сфере.
3. Кирилюк И. Л. Модельные риски в финансовой сфере в условиях использования искусственного интеллекта и машинного обучения.
4. Морозкина С. С., Павленко Ю. Н., Лактионова В. О., Белова К. В. Особенности учёта кредитных операций коммерческого банка в современных условиях.
5. Пашковская И. В. Конкурентные возможности банков в цифровой экономике.
6. Окороков Р. В., Тимофеева А. А. Особенности применения цифровых надзорных технологий на отечественном финансовом рынке.
Shamyradov K.
Lecturer,
Magtymguly Turkmen State University Turkmenistan, Ashgabat
Ilyasov I.
Lecturer,
Turkmen State Institute of Economics and Management Turkmenistan, Ashgabat
ANALYSIS OF THE IMPACT OF DIGITALIZATION OF FINANCIAL SYSTEMS ON CREDIT RISKS AND ASSESSMENT OF BORROWERS
Abstract: the article examines the impact of digitalization of financial systems on credit risks and assessment of borrowers. Possible risks associated with the use of information technologies are analyzed and ways to minimize them are proposed.
Keywords: digitalization, financial systems, credit risks, assessment of borrowers, information technologies, cybersecurity.
