moitvivt Моделирование, оптимизация и информационные технологии Modeling, Optimization and Information Technology 2310-6018 Издательство 10.26102/2310-6018/2018.23.4.021 531 МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ В РОЗНИЧНОМ ЭКСПРЕСС-КРЕДИТОВАНИИ НА ОСНОВЕ КЛЮЧЕВЫХ ИНДИКАТОРОВ И ПОКАЗАТЕЛЕЙ MODELING RISK MANAGEMENT SYSTEM IN RETAIL EXPRESSLOANING ON THE KEY RISK INDICATORS Горемыкина Галина Ивановна Goremykina Galina Ivanovna g_iv.05@mail.ru aff-1 Щукина Наталья Александровна Chukina Natalya Alexandrovna shchukinan@yandex.ru aff-2 ФГБОУВО «Российский экономический университет имени Г.В.Плеханова» Plekhanov Russian University of Economics ФГБОУВО «Российский экономический университет имени Г.В.Плеханова» Plekhanov Russian University of Economics 01 01 2026 1 1 10.26102/2310-6018/2018.23.4.021 Copyright © Авторы, 2026 2026 This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

Банковский сектор является одной из важнейших структур рыночной экономики, который в условиях её цифровизации требует в области кредитования внедрения нового принципа перехода от оперативного реагирования к интеграции управления рисками и процессов стратегического планирования и управления эффективностью деятельности банка. Наметившаяся тенденция увеличения объёмов экспресс-кредитования (синоним POS-кредитования) приводит к увеличению необходимости развития формализованных средств моделирования и анализа процессов экспресс-кредитования. Поэтому предметом исследования являются формализованные средства моделирования и анализа процессов экспресскредитования. Цель исследования – экономико-математическое моделирование системы управления рисками в розничном экспресс-кредитовании. Для достижения цели предлагается методология интеллектуального моделирования на базе нечёткой логики, являющейся представителем класса многозначных логик, принадлежащих одному из направлений исследований современной неклассической логики. В основу модели системы управления положена система ключевых показателей и индикаторов рисков в банковском секторе. Компьютерная реализация математической модели произведена в вычислительной среде MatLab. Внедрение предлагаемой авторами системы позволит проводить детализированный мониторинг процессов экспресскредитования банка и происходящих в них изменений и, как следствие, позволит решать задачи управления и принятия решений в условиях неопределённости, отличной от стохастической.

The banking sector is one of the most important structures of the market economy. In the field of loaning in the context of the digital economy requires the introduction of a new transition principle from rapid response to the risk management integration and strategic planning processes and performance management of the Bank. There has been a tendency to increase the volume of Express loaning. This leads to an increase in the need for the development of formal modeling means and the Express loaning processes analysis. The study purpose is to create and computer implementation of risk management system mathematical model in retail Express loaning. To achieve this goal, the methodology of intelligent modeling is proposed. Fuzzy logic is chosen as a modeling tool, which is successfully used to simulate the management processes of various economic systems in conditions of uncertainty, different from stochastic. The management system model is based on a system of key risk indicators in the banking sector. Computer implementation of the mathematical model was carried out in the MatLab computing environment. The introduction of the system proposed by the authors will allow for detailed monitoring of the Bank's Express loaning processes and the changes taking place in them and to move from strategic behavior to meaningful and consistent strategic management.

 риски в розничном экспресс-кредитовании система управления ключевые показатели и индикаторы нечёткое моделирование risks in retail express loaning management system key risk indicators fuzzy modeling Исследование выполнено без спонсорской поддержки. The study was performed without external funding. References «Концептуальные основы управления рисками организации: интеграция со стратегией и управлением деятельностью» COSO 2017 // Электронный ресурс: URL: https://www.coso.org/Pages/erm.aspx Распоряжение Правительства Российской Федерации от 28.07.2017г. № 1632-р// Электронный ресурс: Официальный сайт Правительства Российской Федерации URL: http://government.ru/docs/all Соколинская Н.Э. Развитие методов оценки кредитного риска в контексте рекомендаций Базельского комитета// Экономика. Бизнес. Банки. 2016. Т. 6. С. 82-95. ISO 31000:2009. Международный Стандарт ISO 31000 (Первое издание 2009-11-15) Риск Менеджмент – Принципы и руководства. Тихомиров Н.П., Тихомирова Т.М. Риск-анализ в экономике. М.: Экономика. 2010. Ames M., Schuermann R., Scott H. Bank Capital for Operational Risk: A Tale of Fragility and Instability// Journal of Risk Management in Financial Institutions, 2015, vol. 8(3), pp. 227-243. Бююль А., Цёфель П. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей/ пер. с нем. СПб: ДиаСофтЮП, 2005. 608 с. Мастяева И.Н., Мирзаханян Р.Э. Моделирование процессов управления рисками в банковском секторе// Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. 2014. – № 2. – С. 105-108. Мастяева И.Н., Воловатова Е.Г. Особенности управления рисками в розничном экспресс-кредитовании: современные тенденции// Фундаментальные исследования. 2017. № 12-2. С. 374-378. Горемыкина Г.И., Щукина Н.А., Мастяева И.Н. Моделирование оценки операционного риска бизнес-линии «Банковское обслуживание физических лиц» в экспресс-кредитовании// Финансы и кредит. – 2018. – Т.24, № 12. – С. 2678-2694. Zadeh L. Fuzzy Logic and Approximate Reasoning// Synthesis. 1975. Vol. 80. P.407. Henschel Th., Durst S. Risk management in Scottish, Chinese and German small and medium-sized enterprises// International journal of entrepreneurship and small business. 2016. Vol. 29. Р. 112. Цвирко С.Э. Применение нечёткой логики для оценки управления суверенным фондом// Научное мнение. 2014. – № 10(3). – С. 100-104. Basel II: International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards: A Revised Framework – Comprehensive Version June 2006 // Электронный ресурс: URL: http://www.bis.org «Международная конвергенция измерения капитала и стандартов капитала: новые подходы», июнь 2004 г. (Перевод ЦБР рекомендаций Базельского комитета по банковскому надзору «The International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards: a Revised Framework», «Basel II Framework»). Письмо Банка России «О типичных банковских рисках» №70-Т от 23 июня 2004 г. Крупнейшие игроки рынка розничных банковских услуг // Электронный ресурс: URL: https://frankrg.com/index.php?new_div_id=145#POS Указание Банка России от 15 апреля 2015 г. N 3624-У «О требованиях к системе управления рисками и капиталом кредитной организации и банковской группы» // Электронный ресурс: URL: http://www.cbr.ru/content/document/file/48701/3883-u.pdf Проект Положения Банка России «О требованиях к системе управления операционным риском в кредитной организации и банковской группе» (по состоянию на 18.09.2018) // Электронный ресурс: URL: http://www.cbr.ru/content/document/file/48701/3883-u.pdf

The authors declare that there are no conflicts of interest present.