ВЛИЯНИЕ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ НА ПРОБЛЕМНУЮ ЗАДОЛЖЕННОСТЬ БАНКОВСКОГО СЕКТОРА
DOI:
https://doi.org/10.32014/2026.2518-1467.1297Ключевые слова:
цифровые технологии, банковский сектор, проблемная задолженность, NPL90+, кредитный скоринг, машинное обучение, кредитный рискАннотация
Цифровизация банковского сектора меняет способы оценки заемщиков, выдачи кредитов и сопровождения задолженности. При этом расширение дистанционного обслуживания сопровождается рисками ускоренного накопления долговой нагрузки, ошибочной классификации клиентов и мошеннического оформления займов. Цель статьи состоит в оценке механизмов влияния цифровых технологий на проблемную задолженность банков Казахстана и определении показателей, позволяющих проверить результативность их применения. Исследование основано на официальных данных Агентства Республики Казахстан по регулированию и развитию финансового рынка за 2021–2025 годы, платежной статистике Национального Банка, анализе регуляторных мер и международной научной литературы. Применены динамический и структурный анализ, расчет темпов изменения задолженности и сопоставление технологических инструментов по этапам кредитного процесса. Установлено, что объем займов с просрочкой свыше 90 дней увеличился с 669 млрд тенге в конце 2021 года до 1 575 млрд тенге в конце 2025 года. В 2025 году его прирост достиг 44,0%, тогда как ссудный портфель вырос на 21,3%; доля NPL90+ повысилась с 3,1% до 3,6%. Показаны различия между задолженностью населения и бизнеса, а также между платежной цифровизацией и автоматизацией управления кредитным риском. Разработана схема взаимодействия скоринга, раннего предупреждения, биометрической идентификации и цифрового урегулирования долга. Научный вклад заключается в соединении анализа запасов и относительных показателей задолженности с системой проверки технологических результатов. Практическое значение имеют предложения по оценке качества новых выдач, устойчивости реструктуризации и независимой валидации моделей. Полученные результаты характеризуют секторные тенденции; причинный эффект отдельных технологий требует данных банков и кредитных договоров.
Скачивания
Библиографические ссылки
References
Agency of the Republic of Kazakhstan for Regulation and Development of the Financial Market. (2023). O sostoyanii bankovskogo sektora Kazakhstana na 1 yanvarya 2023 goda [On the state of Kazakhstan's banking sector as of January 1, 2023]. https://www.gov.kz/memleket/entities/ardfm/press/news/details/498424?lang=ru (in Russian)
Agency of the Republic of Kazakhstan for Regulation and Development of the Financial Market. (2024). O sostoyanii bankovskogo sektora Kazakhstana na 1 yanvarya 2024 goda [On the state of Kazakhstan's banking sector as of January 1, 2024]. https://www.gov.kz/memleket/entities/ardfm/press/news/details/696426?lang=ru (in Russian)
Agency of the Republic of Kazakhstan for Regulation and Development of the Financial Market. (2025a). O merakh po vvedeniyu perioda «okhlazhdeniya» pri vydache potrebitelskikh bezzalogovykh onlain-zaimov [On measures to introduce a cooling-off period for unsecured online consumer loans]. https://www.gov.kz/memleket/entities/ardfm/press/news/details/1062450?lang=ru (in Russian)
Agency of the Republic of Kazakhstan for Regulation and Development of the Financial Market. (2025b). O sostoyanii bankovskogo sektora Kazakhstana na 1 yanvarya 2025 goda [On the state of Kazakhstan's banking sector as of January 1, 2025]. https://www.gov.kz/memleket/entities/ardfm/press/news/details/933535?lang=ru (in Russian)
Agency of the Republic of Kazakhstan for Regulation and Development of the Financial Market. (2026). O sostoyanii bankovskogo sektora Kazakhstana na 1 yanvarya 2026 goda [On the state of Kazakhstan's banking sector as of January 1, 2026]. https://www.gov.kz/memleket/entities/ardfm/press/news/details/1155377?lang=ru (in Russian)
Bartlett, R., Morse, A., Stanton, R., & Wallace, N. (2022). Consumer-lending discrimination in the FinTech era. Journal of Financial Economics, 143(1), 30–56. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2021.05.047
Basel Committee on Banking Supervision. (2024). Digitalisation of finance. Bank for International Settlements. https://www.bis.org/publications/digitalisation-finance
Berg, T., Burg, V., Gombović, A., & Puri, M. (2020). On the rise of FinTechs: Credit scoring using digital footprints. The Review of Financial Studies, 33(7), 2845–2897. https://doi.org/10.1093/rfs/hhz099
Berg, T., Fuster, A., & Puri, M. (2022). FinTech lending. Annual Review of Financial Economics, 14, 187–207. https://doi.org/10.1146/annurev-financial-101521-112042
European Banking Authority. (2023). The EBA publishes a follow-up report on the use of machine learning for internal ratings-based models. https://eba.europa.eu/publications-and-media/press-releases/eba-publishes-follow-report-use-machine-learning-internal
Financial Stability Board. (2024). The financial stability implications of artificial intelligence. https://www.fsb.org/2024/11/the-financial-stability-implications-of-artificial-intelligence/
Financial Stability Board. (2025). Monitoring adoption of artificial intelligence and related vulnerabilities in the financial sector. https://www.fsb.org/2025/10/monitoring-adoption-of-artificial-intelligence-and-related-vulnerabilities-in-the-financial-sector/
Fuster, A., Goldsmith-Pinkham, P., Ramadorai, T., & Walther, A. (2022). Predictably unequal? The effects of machine learning on credit markets. The Journal of Finance, 77(1), 5–47. https://doi.org/10.1111/jofi.13090
Gambacorta, L., Sabatini, F., & Schiaffi, S. (2025). Artificial intelligence and relationship lending (BIS Working Papers No. 1244). Bank for International Settlements. https://www.bis.org/publications/working-paper-1244-artificial-intelligence-and-relationship-lending
International Accounting Standards Board. (2014). IFRS 9 Financial Instruments: Project summary. IFRS Foundation. https://www.ifrs.org/content/dam/ifrs/project/fi-hedge-accounting/ifrs-standard/project-summary.pdf
International Accounting Standards Board. (2024). Post-implementation review of IFRS 9 Financial Instruments—Impairment: Project summary and feedback statement. IFRS Foundation. https://www.ifrs.org/content/dam/ifrs/project/pir-9-impairment/pir-ifrs9-projectsummary-feedbackstatement.pdf
Jagtiani, J., & Lemieux, C. (2019). The roles of alternative data and machine learning in fintech lending: Evidence from the LendingClub consumer platform. Financial Management, 48(4), 1009–1029. https://doi.org/10.1111/fima.12295
National Bank of Kazakhstan. (2025). V 2024 godu dolya beznalichnykh operatsii v obshchem obeme sovershennykh naseleniem platezhnykh tranzaktsii sostavila 87% [In 2024, cashless transactions accounted for 87% of the total volume of payment transactions conducted by the population]. https://nationalbank.kz/ru/news/informacionnye-soobshcheniya/17431 (in Russian)
National Bank of Kazakhstan. (2026a). Itogi raboty Antifrod-tsentra: zablokirovany podozritelnye operatsii na 2,8 mlrd tenge [Results of the Anti-Fraud Center's activities: Suspicious transactions worth 2.8 billion tenge blocked]. https://nationalbank.kz/ru/news/informacionnye-soobshcheniya/18571 (in Russian)
National Bank of Kazakhstan. (2026b). O realizatsii Strategii tsifrovoi transformatsii regulyatorov na finansovom rynke: itogi 2025 goda i plany na 2026 god [On the implementation of the digital transformation strategy of financial market regulators: Results for 2025 and plans for 2026]. https://nationalbank.kz/ru/news/informacionnye-soobshcheniya/18489 (in Russian)
National Bank of Kazakhstan. (2026c). Obzor rezultatov razvitiya rynka platezhnykh uslug po itogam 2025 goda [Review of payment services market development results for 2025]. https://nationalbank.kz/file/download/124433 (in Russian)




