С 1 апреля 2026 года российские банки изменят подход к оценке доходов заемщиков при выдаче кредитов. Об этом сообщил заместитель председателя комитета Госдумы по бюджету и налогам Каплан Панеш.
Банки больше не будут принимать во внимание доходы, заявленные самими клиентами, так называемые «серые» доходы. Вместо этого они будут использовать информацию, поступающую в систему «Цифровой профиль» из Федеральной налоговой службы (ФНС) и Социального фонда.
Ранее кредитные организации могли учитывать различные источники дохода, включая справки по форме банка, выписки по счетам и даже устные заявления клиентов. По словам депутата, многие банки игнорировали отсутствие официального подтверждения, ориентируясь на «серые» доходы. Эта практика будет прекращена с 1 апреля.
Панеш уточнил, что банки подключились к системе «Цифровой профиль» с 1 марта 2026 года. При запросе банка система предоставляет данные о зарплате, пенсии, социальных выплатах и других доходах клиента, которые официально отражены в налоговой отчетности или в Социальном фонде.
Для граждан, имеющих официальное трудоустройство, изменения не будут существенными. Однако тем, кто получает зарплату «в конверте» или имеет другие неофициальные доходы, получить кредит станет сложнее.
Депутат предупредил, что при низком официальном доходе банк может отказать в выдаче кредита или предложить значительно меньшую сумму. Он рекомендовал гражданам, планирующим брать кредит или ипотеку, заранее проверить информацию о своих доходах в ФНС и Социальном фонде.
Введение обязательного использования официальных данных о доходах из ФНС и Социального фонда при оценке кредитоспособности заемщиков является значительным шагом к повышению прозрачности и снижению рисков в банковском секторе. Это изменение может привести к ужесточению условий кредитования для части населения, что потенциально повлияет на доступность заемных средств и динамику потребительского кредитования. Для банков это означает более стандартизированный и надежный процесс оценки, но также может потребовать адаптации внутренних процедур и моделей скоринга.