ВКР: Современные методы оценки кредитоспособности заемщика (на примере Банка ВТБ (ПАО))

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ…………………………………………………………………......…3
ГЛАВА 1. СУЩНОСТЬ И ОСНОВНЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКА БАНКА
1.1 Понятие кредитоспособности заёмщика и показатели, используемые при еёоценке…………………………………………………………………………...6
1.2. Сравнительный анализ методик оценки кредитоспособности заемщика в современных условиях ……………………………………………………...…..12
1.3. Нормативно-правовая база оценки кредитоспособности заемщиков в банках………………………………………………………………………...…...19
ГЛАВА 2. АНАЛИЗ КРЕДИТНОЙ ПОЛИТИКИ И МЕТОДИК ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКА В БАНКЕ ВТБ (ПАО)
2.1 Организационно-экономическая характеристика Банка ВТБ (ПАО) .…...26
2.2 Анализ операций с физическими лицами и оценка его эффективности в Банке ВТБ (ПАО)………………………………………….....31
2.3 Анализ методики и процедур оценки кредитоспособности заемщика в Банке ВТБ………………………………………………………………………...38
2.4. Информационно-программное обеспечение деятельности банка в области кредитования……………………………………………………………...……...47
ГЛАВА 3. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКОВ В БАНКЕ ВТБ (ПАО)
3.1. Рекомендации по совершенствованию методик оценки кредитования физических лиц ……………………………………………………………….…53
3.2. Совершенствование методик оценки кредитования физических лиц …..60
ЗАКЛЮЧЕНИЕ…………………………………………………………………..66
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ…………………………....69
Приложение А Бухгалтерский баланс Банка ВТБ (ПАО) за 2020-2022 гг…..73
Приложение Б Отчет о финансовых результатах ВТБ (ПАО) за 2020-2022…………………………………………………………………………….…75

ВВЕДЕНИЕ
В текущее время методы оценки кредитоспособности заемщика играют важную роль в финансовой сфере, особенно когда речь идет о банках и кредитных учреждениях.
Оценка кредитоспособности заемщика заключается в анализе различных факторов, таких как финансовое состояние, платежеспособность, кредитная история и другие.
Сегодня такие методы анализа позволяют провести более точную и объективную оценку, учитывая все существенные факторы.
Также, для оценки кредитоспособности всё чаще используются искусственный интеллект и машинное обучение. Технологии машинного обучения позволяют анализировать большой объем данных за короткое время и прогнозировать будущие риски заемщика. Все это помогает банкам принимать более обоснованные решения при выдаче кредита.
Сегодня кредитные операции банка являются ведущими среди прочих как по прибыльности, так и по масштабности размещения средств. Исходным моментом в опенке возможностей потенциального клиента, желающего получить кредит, является определение банком возможности заемщика вернуть основную сумму кредита в