ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ КРЕДИТНЫМИ РИСКАМИ В МАЛЫХ И СРЕДНИХ БАНКАХ КИТАЯ

DIGITAL TRANSFORMATION OF CREDIT RISK MANAGEMENT IN SMALL AND MEDIUM-SIZED BANKS IN CHINA

Ma Guangying

student, Department of Economics, Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University,

Russia, St. Petersburg

АННОТАЦИЯ

В условиях стремительной цифровизации финансовой сферы актуальным становится исследование механизмов управления кредитными рисками в малых и средних банках (МСБ) Китая. Настоящая работа направлена на комплексный анализ природы кредитного риска, его классификаций и ключевых факторов, влияющих на уровень риска в современных условиях. Особое внимание уделено внедрению цифровых технологий — включая большие данные, искусственный интеллект, машинное обучение и блокчейн — в процессы оценки и контроля кредитного риска. На основе сопоставления китайских и зарубежных практик предложены рекомендации по совершенствованию моделей риск-менеджмента в МСБ. Научная новизна заключается в раскрытии специфики влияния цифровых решений на снижение кредитных рисков в контексте институциональной среды китайского банковского сектора.

ABSTRACT

In the context of rapid digitalization of the financial sector, it is becoming increasingly important to study credit risk management mechanisms in small and medium-sized banks (SMBs) in China. This paper aims to provide a comprehensive analysis of the nature of credit risk, its classifications, and key factors affecting the level of risk in the current environment. Particular attention is paid to the introduction of digital technologies—including big data, artificial intelligence, machine learning, and blockchain—into credit risk assessment and control processes. Based on a comparison of Chinese and foreign practices, recommendations are made for improving risk management models in SMBs. The scientific novelty lies in revealing the specifics of the impact of digital solutions on reducing credit risks in the context of the institutional environment of the Chinese banking sector.

Ключевые слова: кредитный риск; цифровизация; малые и средние банки; искусственный интеллект; машинное обучение; Китай.

Keywords: credit risk; digitalization; small and medium-sized banks; artificial intelligence; machine learning; China.

1. Введение

Малые и средние банки (МСБ) Китая играют ключевую роль в поддержке малого и среднего предпринимательства, стимулировании занятости и развитии региональной экономики. В условиях ускоренной цифровизации и усложнения макроэкономической среды перед МСБ встает задача повышения устойчивости и точности управления кредитными рисками. Традиционные методы оценки риска становятся недостаточными в условиях динамичного финансового рынка, что требует внедрения современных цифровых инструментов и моделей.

Актуальность исследования обусловлена необходимостью комплексного осмысления роли цифровых технологий в системе управления кредитным риском. Новые технологические возможности, включая большие данные, искусственный интеллект и машинное обучение, позволяют значительно повысить эффективность как в идентификации, так и в прогнозировании рисков, особенно в контексте обслуживания клиентов с ограниченной финансовой информацией.

Целью настоящей работы является изучение природы кредитного риска, его классификаций и факторов, оказывающих влияние на его уровень, а также оценка потенциала цифровых решений в повышении эффективности риск-менеджмента в МСБ Китая. В рамках исследования рассматриваются теоретические основы кредитного риска, анализируются методы его оценки — как традиционные, так и современные алгоритмические подходы, — а также изучается практика применения цифровых технологий китайскими и зарубежными банками. На основе выявленных закономерностей сформулированы рекомендации по совершенствованию систем управления рисками в условиях цифровой трансформации.

2. Теоретические основы кредитного риска

2.1. Понятие и классификация кредитного риска

Кредитный риск представляет собой вероятность возникновения финансовых убытков вследствие невыполнения заемщиком своих обязательств по возврату основного долга и начисленных процентов в установленные сроки [1, с. 47]. Он является одним из ключевых видов банковского риска и оказывает прямое влияние на финансовую устойчивость кредитных организаций.

В теоретической литературе принято классифицировать кредитный риск по нескольким основаниям. По характеру заемных операций выделяют корпоративный (риск невозврата со стороны предприятий), розничный (риски, связанные с физическими лицами), торговый (риск неплатежей между предприятиями) и межбанковский риск (неисполнение обязательств другими банками) [2, с. 87].

По причинам возникновения кредитный риск подразделяется на моральный (связанный с недобросовестностью заемщика), рыночный (вызванный внешними экономическими шоками), операционный (связанный с внутренними сбоями и ошибками) и правовой (вызванный нечеткостью договорных обязательств или несовершенством законодательства) [3, с. 28].

Также выделяется классификация по субъекту возникновения риска: он может исходить как от клиента, так и от самой кредитной организации (например, вследствие недостаточной диверсификации портфеля или слабой системы оценки заемщиков).

Таким образом, понимание природы и структуры кредитного риска является основой для выбора адекватных методов его оценки и построения системы управления рисками в условиях цифровизации банковского сектора.

2.2. Факторы кредитного риска

Кредитный риск в деятельности малых и средних банков Китая формируется под воздействием комплекса макроэкономических, отраслевых и внутренних факторов, каждый из которых может существенно изменить вероятность дефолта заемщика.

Макроэкономические условия оказывают прямое влияние на платёжеспособность клиентов. Так, в Китае в период экономического подъёма с 2010 по 2014 год уровень просроченных кредитов снижался с 1,33 % до 1,00 %, в то время как во время кризиса 2008 года он резко возрос до 2,45 % [4, с. 65]. Повышение ключевой ставки Народного банка Китая на 0,25 процентных пункта в 2021 году сопровождалось ростом долговой нагрузки и снижением объема одобряемых кредитов на 17 % [5, с. 72]. Инфляция также негативно влияет на реальную стоимость обязательств, снижая способность заёмщика к их погашению.

На уровне отраслей существенную роль играют ценовые колебания, нестабильность спроса и меры регулирования. Например, в сфере недвижимости в 2022 году государственные ограничения на кредитование девелоперов привели к снижению ликвидности и росту неплатежей в более чем 160 компаниях среднего масштаба [6, с. 88].

Внутренние факторы включают показатели финансовой устойчивости заёмщика (рентабельность, коэффициенты ликвидности, структура капитала), а также наличие просрочек в кредитной истории. Согласно исследованию Ассоциации банков Китая, предприятия с коэффициентом текущей ликвидности ниже 1,2 имеют в два раза выше вероятность дефолта в течение 12 месяцев [7, с. 93]. Кроме того, недостаточная диверсификация портфеля, слабая кредитная политика и отсутствие системы скоринговой оценки со стороны банков также повышают общий уровень риска.

Систематизация этих факторов позволяет более точно оценивать риск каждого клиента, а также выстраивать адаптивные стратегии управления на институциональном и регуляторном уровнях.

3. Методы оценки кредитного риска

3.1. Традиционные подходы

К традиционным методам оценки кредитного риска в малых и средних банках Китая относятся экспертные заключения, скоринговые карты, а также адаптированные системы оценки. Эти методы отличаются простотой, низкими затратами и применимы в условиях ограниченного доступа к цифровым данным.

Так, банк Zhejiang Tailong Bank применяет подход «три P, три отчёта» — это анализ личности заёмщика, продукта и залога, а также проверка счетчиков воды и электричества, налоговых деклараций и таможенных отчётов. Благодаря такому комплексному подходу, банк в 2022 году смог выдать кредит на сумму 2 млн юаней предприятию в Ханчжоу, несмотря на отсутствие формальной кредитной истории [8, с. 59].

Однако, как показала практика в условиях нестабильности (например, пандемия 2020 года), даже клиенты с высоким рейтингом столкнулись с финансовыми трудностями. Согласно отчёту Банковской ассоциации Китая, около 27 % ранее добросовестных заёмщиков допустили просрочку более чем на 30 дней в I квартале 2020 года [9, с. 71]. Это подтверждает ограниченность традиционных моделей, не способных оперативно реагировать на резкие внешние шоки.

3.2. Современные модели

Современные методы оценки кредитного риска основываются на машинном обучении, больших данных и интеграции нефинансовой информации, включая данные социальных сетей, налоговых служб и цепочек поставок.

Модель Lasso-Logistic показала точность 87,6% и коэффициент Каппа 0,81, что на 6,2 п.п. выше, чем у классических моделей. Она особенно эффективна при отборе признаков и борьбе с переобучением [10, с. 44].

Алгоритм XGBoost, применённый для анализа 811 предприятий МСП, достиг точности 96,1%, после предварительной обработки данных с помощью SMOTEENN для балансировки классов. Включение дополнительных признаков — таких как индекс Baidu, индекс поставщиков, временная стабильность выручки — позволило банку сократить среднее время анализа до 8 минут, а уровень ошибок — до 2,1% [11, с. 86].

Кроме того, банки начали активно использовать графовые нейронные сети (GCN) для оценки рисков в бизнес-сетях. Исследование, проведённое на базе 70 ведущих компаний и их 350 поставщиков, показало, что GCN выявляют рисковые узлы с точностью 91%, увеличивая AUC до 0,93, что на 29% выше, чем у традиционного логистического анализа. Использование признаков центральности и объёма транзакций позволило глубже понять характер передачи риска по всей цепочке [12, с. 102].

Эти модели отличаются высокой адаптивностью, масштабируемостью и способны учитывать. как количественные, так и качественные показатели, что особенно важно для оценки рисков в условиях цифровизации.

4. Цифровизация управления кредитными рисками

Цифровизация управления кредитными рисками становится ключевым элементом устойчивого развития банковской сферы. Применение технологий больших данных, искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения и блокчейна позволяет не только повысить точность оценки риска, но и значительно ускорить принятие решений, а также оптимизировать внутренние процессы банков.

Ярким примером служит Bank of Changsha, внедривший интеллектуальную платформу риск-менеджмента. Эта система позволила сократить время итерации стратегий с нескольких дней до одного часа, благодаря автоматическому сбору и обработке клиентских и макроэкономических данных [13, с. 18].

Xiamen Bank использует комбинированную модель ИИ и поведенческого анализа, в которую интегрированы данные о транзакциях, налогах и социальных показателях. По итогам 2022 года, банк сообщил о снижении доли высокорисковых активов на 30 % и уменьшении доли отказов по кредитным заявкам на 18 %, что подтвердило эффективность цифрового подхода [14, с. 26].

На международном уровне Fidor Bank (Германия) применяет алгоритмы ИИ для анализа цифрового следа заёмщиков: от поведения в социальных сетях до частоты онлайн-транзакций. Эти данные используются для формирования кредитного профиля, что позволило сократить уровень просроченных кредитов на 22 % [15, с. 42].

В США Square Capital демонстрирует высокую результативность в сегменте малого бизнеса. Используемая система машинного обучения анализирует потоковые данные о продажах и транзакциях в реальном времени, обеспечивая точность оценки риска на уровне 94 % и позволяя принимать решения в течение нескольких часов [16, с. 11].

Таким образом, цифровизация позволяет банкам строить более гибкие и адаптивные системы управления рисками. Однако успешность этих решений зависит от уровня технологической зрелости, квалификации персонала и готовности к инвестициям в защиту данных.

Заключение

Проведённое исследование подтвердило, что цифровизация играет ключевую роль в повышении эффективности управления кредитными рисками в малых и средних банках Китая. Внедрение современных аналитических инструментов, таких как искусственный интеллект, машинное обучение и анализ больших данных, позволяет не только оперативно выявлять потенциальные риски, но и снижать уровень дефолтов при сохранении доступа к финансированию для малого бизнеса.

Для повышения устойчивости банковских систем в условиях цифровой трансформации необходимо сосредоточить внимание на нескольких аспектах. Во-первых, требуется активное развитие инфраструктуры данных, включая объединение внутренних и внешних источников информации. Во-вторых, важным направлением является внедрение гибридных моделей оценки риска, которые сочетают традиционные подходы с алгоритмами машинного обучения. В-третьих, следует уделить приоритетное внимание обеспечению кибербезопасности, поскольку рост объёмов обрабатываемых данных повышает уязвимость информационных систем к внешним угрозам.

В то же время эффективность цифровых решений может быть ограничена в регионах с низким качеством исходных данных или ограниченным доступом к цифровым источникам. Это обуславливает необходимость дальнейших исследований, направленных на адаптацию цифровых моделей к условиям информационной асимметрии и разработку альтернативных подходов к оценке кредитного риска в таких регионах.

Список литературы:

1. Бланк И.А. Управление рисками. — Киев: Ника-Центр, 2005. — 512 с.
2. Семенов И.Г. Управление кредитными рисками в банках // Вестник ВГУ. Серия: Экономика и управление. — 2019. — № 2. — С. 85–91.
3. Вавилова Л.И. Кредитный риск: классификация и методы управления // Финансы и кредит. — 2018. — № 10 (778). — С. 25–33.
4. Вавилова Л.И. Кредитный риск: классификация и методы управления // Финансы и кредит. — 2018. — № 10 (778). — С. 65.
5. Якушева С.М. Макроэкономическая нестабильность и кредитный риск // Экономика и управление. — 2020. — № 4. — С. 72.
6. Петрова А.В. Влияние государственной политики на уровень кредитного риска // Банковское дело. — 2019. — № 2. — С. 88.
7. Ассоциация банков Китая. Годовой отчёт по кредитным рискам. — Пекин, 2023. — С. 93.
8. Чжан Вэй. Особенности оценки кредитного риска в малых банках Китая // Финансы и кредит. — 2022. — № 4. — С. 59.
9. Ассоциация банков Китая. Отчёт по кредитной стабильности в период пандемии. — Пекин, 2021. — С. 71.
10. Ли Цзюнь. Машинное обучение в прогнозировании дефолтов МСП // Экономика Китая. — 2023. — № 6. — С. 44.
11. Чэнь Юн. Повышение точности кредитного скоринга с помощью XGBoost // Финансовые технологии. — 2022. — № 9. — С. 86.
12. Ху Мин. Применение графовых нейросетей в оценке бизнес-рисков // Цифровые финансы. — 2023. — № 11. — С. 102.
13. Bank of Changsha. Digital Risk Platform Implementation Report // China Banking News. — 2022. — № 5. — С. 18.
14. Xiamen Bank. Annual Risk Control Report. — 2023. — Сямынь: Внутренний отчёт. — С. 26.
15. Fidor Bank. Innovations in AI-Powered Credit Risk Assessment // FinTech Europe. — 2021. — № 3. — С. 42.
16. Square Capital. Machine Learning in Small Business Lending // Journal of Digital Finance. — 2022. — № 2. — С. 11.