---
title: "Кредитный риск"
id: "1892"
type: "page"
slug: "credit-risk"
published_at: "2026-09-11T09:15:14+00:00"
modified_at: "2026-09-20T13:25:28+00:00"
url: "https://pastukhov.com/agents/analytics/docs/templates/credit-risk"
markdown_url: "https://pastukhov.com/agents/analytics/docs/templates/credit-risk.md"
excerpt: "Шаблоны под вопросы, которые кредитор задаёт себе до выдачи денег и после: какие заявки одобрять,…"
---

# Кредитный риск

[https://pastukhov.com/agents/analytics/docs/templates/credit-risk.md](https://pastukhov.com/agents/analytics/docs/templates/credit-risk.md)

Шаблоны под вопросы, которые кредитор задаёт себе до выдачи денег и после: какие заявки одобрять, какие из действующих кредитов движутся к дефолту и почему, какие потери несёт весь портфель, где он опасно сконцентрирован и улучшается ли качество активов. Каждый шаблон заканчивается конкретным результатом: ранжированный список, обоснованное правило решения или вывод с причинами, изложенными простыми словами. Здесь — 5 шаблонов.

Каждый шаблон — это живой разбор на демо-данных: откройте его в разделе «Шаблоны» Analytics Agent и нажмите «Использовать этот шаблон», чтобы запустить его на собственном кредитном портфеле.

### Скоринговая карта (одобрить или отказать — с обоснованием)

**Показывает:** заявка превращается в баллы, скоринг и порог, который можно обосновать аудитору; показано, что действительно предсказывает дефолт, сколько стоит каждая группа значений и во что обходится одобрение на каждом пороге.

**Результат:** решение «одобрить или отказать» принимается с числом и обоснованием на одной странице — его можно отстоять перед аудитором, а не объяснять «по ощущениям».

### Классификатор дефолтов (кто станет плохим и почему модель так считает)

**Показывает:** портфель кредитов ранжируется по вероятности дефолта, у каждой строки — три причины обычными словами, а порог тревоги выбран по цене пропущенного дефолта, а не по случайной отметке 0,5.

**Результат:** плохие кредиты видны заранее, и каждое решение можно объяснить словами, а не «так посчитала модель».

### Ожидаемые потери (сколько стоит плохой год)

**Показывает:** годовые потери портфеля — не одним числом, а распределением: сколько стоит обычный год, год, который случается раз в двадцать, и раз в сто, — с размером резерва под каждый.

**Результат:** в бюджет закладывается честная цена плохого года, а под редкие тяжёлые годы держится отдельный резерв — сюрпризов к концу года меньше.

### Кредитная концентрация (где портфель — одна ставка)

**Показывает:** индекс концентрации по отраслям и регионам, тепловая карта «сегмент × рейтинг» и десять крупнейших заёмщиков; сигналы по документированным порогам, а не по ощущениям.

**Результат:** видно, где портфель стоит в одном шаге от плохого квартала, — и что делать: диверсифицировать или вводить лимиты.

### Качество банковских активов (лучше или хуже)

**Показывает:** доля неработающих кредитов и покрытие резервами на фоне живого коридора сопоставимых банков, контекст по капиталу и сводный вердикт — улучшается кредитный портфель банка или разрушается, видно с одного взгляда.

**Результат:** вместо голого числа — ответ «лучше или хуже» на фоне коллег по рынку; ухудшение видно заранее, до того как банк станет надзорным кейсом.

[← Оглавление шаблонов](/agents/analytics/docs/templates)
 · [группа «Финансы»](/agents/analytics/docs/templates#wp-block-themeisle-blocks-advanced-heading-finansy)