Платежеспособные клиенты. Евгений Клычев

гибкостью и неспособностью учитывать индивидуальные особенности заемщиков.С 2014 года в России произошли изменения в законодательстве, касающиеся оценки платежеспособности граждан. В частности, в декабре того года был принят Федеральный закон № 476-ФЗ «О внесении изменений в ФЗ «О несостоятельности (банкротстве) и отдельные законодательные акты Российской Федерации в части регулирования реабилитационных процедур, применяемых в отношении гражданина-должника» (Казанский инновационный университет им. В. Г. Тимирясова, 2017. 141 с.). Эти изменения направлены на улучшение механизмов оценки финансового состояния граждан и способствуют более точному учету их индивидуальных обстоятельств.

      С развитием технологий в финансовом секторе появились современные методы оценки платежеспособности, включающие искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО). Эти технологии позволяют анализировать большие объемы данных, включая поведенческие особенности клиентов и макроэкономические показатели, что значительно повышает точность прогнозирования. Внедрение таких систем позволило сократить время на оценку платежеспособности на 30%, что особенно важно в условиях высокой конкуренции на рынке кредитования. Современные подходы обеспечивают более гибкий и комплексный анализ, что делает их удобными для применения в условиях изменчивой экономической среды.

      Сравнение традиционных и современных методов оценки платежеспособности демонстрирует, что применение технологий искусственного интеллекта и машинного обучения повышает точность прогнозов на 15-20% по сравнению с традиционными подходами. Методы оценки платежеспособности можно разделить на две группы: традиционные и те, которые утверждены нормативно-правовыми актами (Корнев, б. г. 2 с.). Традиционные методы продолжают оставаться актуальными в ситуациях, где необходимо быстрое принятие решений на основе стандартных критериев. Современные технологии, хотя и обладают значительными преимуществами, требуют значительных инвестиций в разработку и внедрение, что может быть недоступно для небольших финансовых организаций. В связи с этим выбор метода оценки зависит от конкретных условий, целей и доступных ресурсов.

      Сегментация клиентов по платежеспособности. Классификация клиентов по уровню дохода

      Уровень дохода является одним из ключевых факторов, определяющих платежеспособность клиентов. В финансовой практике клиентов принято делить на группы в зависимости от их дохода: низкий, средний и высокий. Эта классификация помогает банкам и другим финансовым учреждениям лучше понимать потребности и возможности своих клиентов. Например, по данным Росстата, в 2022 году средний доход на душу населения в России составил около 40 000 рублей в месяц, что служит ориентиром для определения границ уровней дохода. Исследование показывает, что наблюдаемые тенденции привели к росту показателей текущей ликвидности, что свидетельствует о повышении платежеспособности