<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xml:lang="ru" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="https://metafora.rcsi.science/xsd_files/journal3.xsd">
  <front>
    <journal-meta>
      <journal-id journal-id-type="publisher-id">moitvivt</journal-id>
      <journal-title-group>
        <journal-title xml:lang="ru">Моделирование, оптимизация и информационные технологии</journal-title>
        <trans-title-group xml:lang="en">
          <trans-title>Modeling, Optimization and Information Technology</trans-title>
        </trans-title-group>
      </journal-title-group>
      <issn pub-type="epub">2310-6018</issn>
      <publisher>
        <publisher-name>Издательство</publisher-name>
      </publisher>
    </journal-meta>
    <article-meta>
      <article-id pub-id-type="doi">10.26102/2310-6018/2020.29.2.031</article-id>
      <article-id pub-id-type="custom" custom-type="elpub">782</article-id>
      <title-group>
        <article-title xml:lang="ru">Нечеткий подход при кластеризации заемщиков микрофинансовых организаций</article-title>
        <trans-title-group xml:lang="en">
          <trans-title>The fuzzy approach for clustering borrowers of microfinance organizations</trans-title>
        </trans-title-group>
      </title-group>
      <contrib-group>
        <contrib contrib-type="author" corresp="yes">
          <contrib-id contrib-id-type="orcid">0000-0002-6954-5020</contrib-id>
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Кузнецова</surname>
              <given-names>Валентина Юрьевна</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Kuznetsova</surname>
              <given-names>Valentina Yurievna</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>arhelia@bk.ru</email>
          <xref ref-type="aff">aff-1</xref>
        </contrib>
      </contrib-group>
      <aff-alternatives id="aff-1">
        <aff xml:lang="ru">Астраханский государственный университет</aff>
        <aff xml:lang="en">Astrakhan State University</aff>
      </aff-alternatives>
      <pub-date pub-type="epub">
        <day>01</day>
        <month>01</month>
        <year>2026</year>
      </pub-date>
      <volume>1</volume>
      <issue>1</issue>
      <elocation-id>10.26102/2310-6018/2020.29.2.031</elocation-id>
      <permissions>
        <copyright-statement>Copyright © Авторы, 2026</copyright-statement>
        <copyright-year>2026</copyright-year>
        <license license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">
          <license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License</license-p>
        </license>
      </permissions>
      <self-uri xlink:href="https://moitvivt.ru/ru/journal/article?id=782"/>
      <abstract xml:lang="ru">
        <p>Развитие информационных технологий сопровождается комплексной трансформацией&#13;
сферы услуг, в том числе и сферы микрокредитования. Ежегодно данная отрасль российского&#13;
финансового рынка показывает стабильный рост. Однако на фоне высокой закредитованности&#13;
населения России доступность микрокредитования для большинства граждан, в том числе в&#13;
онлайн-режиме, привела к высокой доле дефолтных выдач микрозаймов в МФО. Давление&#13;
регулятора и снижение доходов россиян привело большинство МФО к банкротству, а&#13;
оставшихся игроков микрофинансового рынка принудило к снижению процентных ставок, и как&#13;
следствие, существенно снизилась их маржинальность. В связи с этим у МФО возникает острая&#13;
необходимость в разработке скоринговой модели, которая смогла бы выявлять еще на этапе&#13;
заявки на микрозайм высокомаржинальных и «отсекать» потенциально дефолтных заемщиков.&#13;
Действующая во многих финансовых структурах дуальная классификация не позволяет в полной&#13;
мере отразить высокую прибыльность микрокредитования заемщиков с имеющейся просрочкой&#13;
по сравнению с теми клиентами, кто возвращает заемные средства вовремя. В рамках данной&#13;
работы предлагается методика кластеризации заемщиков на основе нечеткого критерия «уровень&#13;
финансовой ответственности» и оценки эффективности микрофинансирования на основе расчёта&#13;
рентабельности кредитного портфеля в зависимости от предложенной классификации&#13;
заемщиков.</p>
      </abstract>
      <trans-abstract xml:lang="en">
        <p>The development of information technology is accompanied by a comprehensive&#13;
transformation of the service sector, including microcredit. This sector of the Russian financial market&#13;
shows steady growth annually. However, amid the high debt load on the Russian population, the&#13;
availability of microcredit for most citizens, including online, has led to a high share of default&#13;
disbursements of microloans in MFIs. Pressure from the regulator and a decrease in the income of&#13;
Russians led the majority of MFIs to bankruptcy, while the remaining players in the microfinance market&#13;
led to lower interest rates, and as a result, their margins decreased significantly. In this regard, MFIs&#13;
have an urgent need to develop a scoring model that would be able to identify high-margin borrowers at&#13;
the stage of applying for a microloan and “cut off” potentially defaulted borrowers. As part of this work,&#13;
a methodology is proposed for clustering borrowers based on the fuzzy criterion “level of financial&#13;
responsibility” and assessing the effectiveness of microfinancing based on the profitability of the loan portfolio depending on the proposed classification of borrowers.</p>
      </trans-abstract>
      <kwd-group xml:lang="ru">
        <kwd>микрофинансирование</kwd>
        <kwd>нечеткое моделирование</kwd>
        <kwd>методики кластеризации</kwd>
        <kwd>управление рисками</kwd>
        <kwd>классификация заемщиков</kwd>
      </kwd-group>
      <kwd-group xml:lang="en">
        <kwd>microfinance</kwd>
        <kwd>fuzzy modeling</kwd>
        <kwd>clustering techniques</kwd>
        <kwd>risk management</kwd>
        <kwd>classification of borrowers</kwd>
      </kwd-group>
      <funding-group>
        <funding-statement xml:lang="ru">Исследование выполнено без спонсорской поддержки.</funding-statement>
        <funding-statement xml:lang="en">The study was performed without external funding.</funding-statement>
      </funding-group>
    </article-meta>
  </front>
  <back>
    <ref-list>
      <title>References</title>
      <ref id="cit1">
        <label>1</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Обзор ключевых микрофинансовых институтов // Центробанк. 2019. [Электронный&#13;
ресурс]. – URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/73687/review_mfi_19Q1.pdf&#13;
(Дата посещения 07.05.2020).</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit2">
        <label>2</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Баринов А.С. Закредитованность населения России в контексте угроз&#13;
экономической безопасности // Национальные интересы: приоритеты и&#13;
безопасность. 2018; 7(364):1270-1286.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit3">
        <label>3</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Белобабченко М.Н. Ограничения, действующие при выдаче МФО потребительских&#13;
кредитов // Право и практика. 2019;2:150-154.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit4">
        <label>4</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Бюллетень о текущих тенденциях российской экономики (февраль 2020). - URL:&#13;
https://ac.gov.ru/uploads/2-Publications/rus_feb_2020.pdf (Дата посещения 07.05.2020).</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit5">
        <label>5</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Дударкова О.Ю. Проблемы принятия инвестиционных решений в условиях&#13;
неопределенности // Экономика и управление в XXI веке: тенденции развития.&#13;
2016;33-2:127-132.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit6">
        <label>6</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Ажмухамедов И. М. Динамическая нечеткая когнитивная модель влияния угроз на&#13;
информационную безопасность системы // Безопасность информационных&#13;
технологий. 2010;2:68–72.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit7">
        <label>7</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">&#13;
Абдулрахман УФИ, Панфорд Дж. К., Хейфрон-Аква Дж. Б. Нечеткий логический подход к кредитованию&#13;
Скоринг для микрофинансирования в Гане: пример денежного кредитования KWIQPLUS //&#13;
Международный журнал компьютерных приложений, 2014, т. 94, нет. 8. С. 11-18. Доступный&#13;
из:&#13;
http://www.academia.edu/15502256/Fuzzy_Logic_Approach_to_Credit_Scoring_for_Mic&#13;
ro_Finance_in_Ghana_A_Case_Study_of_KWIQPLUS_Money_Lending [Дата&#13;
посещения 07.05.2020]</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit8">
        <label>8</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Баэсенс Б., Ван Гестель Т., Виаене С. Сравнительная оценка современной классификации&#13;
Алгоритмы кредитного скоринга. Журнал Общества оперативных исследований,&#13;
2003. 54 (6): 627–635.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit9">
        <label>9</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">&#13;
Гита Беннуна, Мохамед Ткиуат. Подход нечеткой логики применяется к кредитному рейтингу для&#13;
микрофинансирования в Марокко. Доступна с:&#13;
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050918301352 (Дата посещения&#13;
07.05.2020)</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit10">
        <label>10</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Проталинский О.М., Ажмухамедов И.М. Системный анализ и моделирование слабо&#13;
структурированных и плохо формализуемых процессов в социотехнических&#13;
системах [Электронный ресурс]. – URL:&#13;
http://www.ivdon.ru/ru/magazine/archive/n3y2012/916 (Дата посещения 07.05.2020).</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit11">
        <label>11</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Мария Оскарсдоттира, Кристиан Браво, Карлос Сарраутек, Ян Вантиенена, Барт Басенса. В&#13;
значение больших данных для кредитного скоринга: повышение финансовой доступности с помощью данных мобильных телефонов&#13;
и аналитика социальных сетей [Электронный ресурс]. Доступна с:&#13;
https://doi.org/10.1016/j.asoc.2018.10.004</mixed-citation>
      </ref>
    </ref-list>
    <fn-group>
      <fn fn-type="conflict">
        <p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p>
      </fn>
    </fn-group>
  </back>
</article>