Рост кредитного портфеля без повышения рисков

На фоне цифровизации финансовых услуг в Узбекистане сегмент розничного кредитования продолжает демонстрировать уверенный рост. Согласно данным Центрального банка, по итогам первого квартала 2025 года совокупный кредитный портфель банковской системы увеличился на 11,2% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.

Быстрый рост розничного кредитования в развивающихся экономиках традиционно ассоциируется с повышением рисков. Однако практика показывает, что при грамотной работе с данными, модельными рисками и клиентским поведением банки могут масштабировать выдачи, особенно в сегменте микрозаймов и рассрочки, без ухудшения качества портфеля. 

Масштабирование без просрочки

Быстрый рост объёма выдач сам по себе не является риском — при условии, что кредитный процесс опирается на технологически зрелые скоринговые модели, управление модельным риском и постоянную адаптацию к поведению клиента.

Так, Uzum использует для скоринга в том числе поведенческие и транзакционные данные: от покупательской активности до истории рассрочек, что значительно повышает точность оценки платёжеспособности.

По внутренним данным банка, внедрение экосистемных источников позволило увеличить точность скоринга: коэффициент GINI вырос с 53% (в базовой модели) до 64% для активных пользователей.

Коэффициент Gini (или индекс Джини) — это один из ключевых показателей точности кредитной модели. Он показывает, насколько хорошо модель умеет разделять «хороших» и «плохих» заёмщиков.Значение Gini = 0 означает, что модель предсказывает наугад (не лучше случайного выбора), Gini = 100% — идеальное предсказание. Значения от 40% до 60% считаются нормой в потребительском кредитовании. Выше 60% — очень хорошая модель, особенно для массового сегмента. В банковской практике средние значения Gini у потребительских кредитов обычно 45-55%.

Таким образом, рост Gini до 64% означает, что Uzum может точнее прогнозировать платёжную дисциплину и снижать кредитный риск без отказа от масштабирования. Это означает более предсказуемый риск-профиль и снижение доли проблемных кредитов.

Скоринг Kaspi.kz: зрелая модель для региона

Аналогичный подход успешно использует Kaspi.kz в Казахстане. В компании подчёркивали, что именно экосистемная вовлечённость клиента — регулярные платежи, использование приложения, онлайн-покупки — стали залогом высокой платёжной дисциплины.

По итогам 2024 года уровень NPL по потребительскому портфелю Kaspi.kz составил 5,4%, что свидетельствует о стабильности кредитного качества на фоне активного роста бизнеса.

Kaspi одним из первых в регионе реализовал архитектуру автоматической предодобренной выдачи на основе внутреннего поведенческого скоринга — сегодня аналогичные механизмы работают и в Uzum.

Технологии и контроль модели

В обоих кейсах центральную роль играет техническая устойчивость скоринга: документирование гипотез, независимая валидация моделей, параллельное тестирование новых версий и автоматическое ограничение при отклонении от допустимых параметров.

Кроме того, банки используют explainable AI — методы, позволяющие интерпретировать решения модели, выявлять потенциальные перекосы и снижать регуляторные риски.

Ответственная политика и реструктуризация

Важно, что оба игрока — и в Казахстане, и в Узбекистане — дополняют технологические решения принципами ответственного кредитования. Это означает:

• отказ в кредитовании при признаках долговой перегрузки;
• динамическое управление лимитами;
• программы реструктуризации задолженности для клиентов с временными затруднениями.

Вывод

Опыт Kaspi.kz и Uzum показывает, что быстрый рост микрофинансовых продуктов может сопровождаться устойчивостью портфеля, если он построен на достоверных данных, контролируемых алгоритмах и понятной модели взаимодействия с клиентом.

Для финтех-сервисов Узбекистана это не просто технологическая трансформация — это основа формирования новой модели доверия и масштабируемости на фоне растущей конкуренции в розничном сегменте.