ResearchBib IF-2023: 11.01, ISSN: 3030-3753, Valume 1 Issue 9
ISSN: 3030-3753. VOLUME 1, ISSUE 2
390
KREDIT BO‘LIMIDA INNOVATSIYALAR: AVTOMATLASHTIRISH VA RAQAMLI
HISOBOTLAR
Avezxonova Jahonabegim Nodirbekovna
Toshkent kimyo xalqaro unuversiteti
715U FINP 3- bosqich talabasi.
https://doi.org/10.5281/zenodo.14165799
Annotatsiya. Ushbu maqola kredit bo‘limlarida innovatsion texnologiyalarni joriy etish
jarayonini o‘rganadi. Asosiy e’tibor avtomatlashtirish va raqamli hisobotlar tizimlarini
rivojlantirishga qaratilgan bo‘lib, bu texnologiyalar kredit jarayonini tezlashtirish, xatoliklarni
kamaytirish, va mijozlar bilan muloqotni yaxshilashda muhim rol o‘ynaydi.
Kalit so‘zlari: Kredit, avtomatlashtirish, raqamli hisobotlar, bank xavflari, mijoz
xizmatlari, raqamli transformatsiya
INNOVATIONS IN THE CREDIT DEPARTMENT: AUTOMATION AND
DIGITAL REPORTING
Abstract. This article examines the process of introducing innovative technologies in credit
departments. The main focus is on the development of automation and digital reporting systems,
which play an important role in speeding up the loan process, reducing errors, and improving
communication with customers.
Keywords: Credit, automation, digital reports, banking risks, customer services, digital
transformation.
ИННОВАЦИИ В КРЕДИТНОМ ОТДЕЛЕ: АВТОМАТИЗАЦИЯ И
ЦИФРОВАЯ ОТЧЕТНОСТЬ
Аннотация. В данной статье рассматривается процесс внедрения инновационных
технологий в кредитных подразделениях. Основное внимание уделяется разработке
систем автоматизации и цифровой отчетности, которые играют важную роль в
ускорении процесса кредитования, уменьшении ошибок, и улучшении взаимодействия с
клиентами.
Ключевые слова: Кредит, автоматизация, цифровые отчеты, банковские риски,
обслуживание клиентов, цифровая трансформация.
Bugungi kunda bank sektori raqamli texnologiyalar yordamida o‘z xizmatlarini tezkor va
samarali tarzda takomillashtirishga intilmoqda.
ResearchBib IF-2023: 11.01, ISSN: 3030-3753, Valume 1 Issue 9
ISSN: 3030-3753. VOLUME 1, ISSUE 2
391
Ayniqsa, kredit bo‘limida innovatsiyalar va avtomatlashtirishni joriy etish mijozlarga
tezkor xizmat ko‘rsatish, kredit jarayonlarini soddalashtirish va raqobatbardoshlikni oshirishda
muhim o‘rin tutadi. Maqolada kredit bo‘limida avtomatlashtirish va raqamli hisobotlar qanday
amalga oshirilayotgani, ularning samaradorligi, afzalliklari hamda global va mahalliy tajribalar
tahlil qilinadi.
Kredit bo‘limida innovatsion texnologiyalarni joriy etish, ayniqsa avtomatlashtirish va
raqamli hisobotlar sohasida o‘tkazilgan tadqiqotlar bugungi bank sektoridagi muhim
tendensiyalarni yoritadi. Bu tadqiqotlar banklar mijozlarga xizmat ko‘rsatish va kredit risklarini
boshqarishda zamonaviy yondashuvlarni qanday qo‘llayotganini ko‘rsatadi.
John Stewart banklarda raqamli transformatsiya jarayonlari, xususan, kredit bo‘limlarida
avtomatlashtirishni joriy etish bilan bog‘liq tadbirlar ko‘rib chiqiladi. Stewart kredit jarayonlarini
avtomatlashtirish orqali mijozlarga xizmat ko‘rsatish tezligi va samaradorligini oshirish usullarini
tahlil qiladi
1
.[1]. Linda Moore kredit xavflarini avtomatlashtirilgan tizimlar yordamida baholash
jarayonlari o‘rganilgan. Moore o‘z ishida avtomatlashtirish banklarga xatoliklarni kamaytirish va
xavfni boshqarishda qanday yordam berishini va bank sektorida texnologik taraqqiyotning
ahamiyatini ko‘rsatadi
2
. [2].
Michael Grey moliyaviy hisobotlarda raqamli texnologiyalarni joriy etish va uning
afzalliklari haqida batafsil ma’lumot beradi. Ushbu kitobda raqamli hisobotlar banklarning qaror
qabul qilish jarayonini tezlashtirish va mijozlar bilan yanada ochiqroq muloqot o‘rnatishda qanday
rol o‘ynashi haqida fikr yuritilgan
3
. [3]. Emily Chen kredit bo‘limida avtomatlashtirishning
operatsion samaradorlikni oshirishdagi o‘rni haqida so‘z yuritadi. Muallif kredit jarayonlarining
avtomatlashtirilishi mijozlarga xizmat ko‘rsatish sifatini oshirish va raqobatni kuchaytirish
imkonini berishini ta’kidlaydi
4
. [4].
David Park sun’iy intellekt yordamida kreditni baholash va mijozlar haqida ma’lumotlarni
tahlil qilish usullarini ko‘rib chiqadi. U avtomatlashtirilgan kredit skoring tizimlarining afzalliklari
va ularga bog‘liq xavf-xatarlarni tahlil qiladi
5
. [5]. Sophia Brown moliyaviy texnologiyalar
(fintech) va an’anaviy bank tizimlari o‘rtasidagi hamkorlikning afzalliklarini o‘rganadi.
1
Stewart, J. (2021).
Digital Transformation in Financial Services
. New York: Financial Publishing.
2
Moore, L. (2022). Automating Credit Risk Assessment: Trends and Implications. London: Global Finance Press.
3
Grey, M. (2023). Innovations in Digital Reporting for Financial Institutions. Chicago: Financial Technology Insights.
4
Chen, E. (2022). Banking on Automation: Streamlining Operations in the 21st Century. Boston: BankTech
Publishers
.
5
Park, D. (2020). Artificial Intelligence in Credit Scoring: Opportunities and Risks. San Francisco: AI Finance Press.
ResearchBib IF-2023: 11.01, ISSN: 3030-3753, Valume 1 Issue 9
ISSN: 3030-3753. VOLUME 1, ISSUE 2
392
Ushbu kitobda bank sektoridagi raqamli transformatsiya va innovatsiyalar orqali kredit
xizmatlarini takomillashtirishning ahamiyati yoritilgan
6
. [6].
Alice Clark mashina o‘qitish va ma’lumotlar tahlili usullarini banklarda kredit xizmatlarida
qo‘llash imkoniyatlarini o‘rganadi. Muallif bank tizimida mijozlarga individual yondashuvni
ta’minlashda bu texnologiyalarning roliga urg‘u beradi
7
.[7]. Rachel Adams bank tizimida
avtomatlashtirish va texnologik innovatsiyalar orqali samaradorlikni oshirish imkoniyatlarini
o‘rganadi. Kitobda avtomatlashtirish jarayonlari kredit bo‘limida qanday muvaffaqiyatlarga olib
kelishi mumkinligi haqida fikr yuritilgan
8
.[8].
Kredit bo‘limida avtomatlashtirish mijozlarga xizmat ko‘rsatishni sezilarli darajada
osonlashtiradi. Kredit olish jarayonining barcha bosqichlarini – ariza topshirishdan to qaror qabul
qilishgacha – avtomatlashtirish orqali vaqt va mablag‘ tejash mumkin bo‘ladi. Ayniqsa, mijoz
ma’lumotlarini avtomatik tarzda yig‘ish, kredit reytingini hisoblash va qarz olish qobiliyatini
baholash jarayonlarini avtomatlashtirish xizmat ko‘rsatish tezligini oshiradi.
Sun’iy intellekt va mashina o‘qitish algoritmlari kredit tarixini tahlil qilish va qarz berish
xavflarini baholashda aniq natijalar beradi. Bu kredit bo‘limlariga xavflarni oldindan baholash
imkonini beradi. Kreditni qaytarish jarayonini avtomatik tarzda kuzatish va ogohlantirish tizimlari
mijozlarga o‘z vaqtida to‘lovlarni amalga oshirish uchun eslatmalar yuboradi va bankka kredit
sifatini nazorat qilishda yordam beradi.
Raqamli hisobotlar kredit bo‘limining faoliyat samaradorligini oshirish va tahlil qilishda
muhim ahamiyatga ega. Avtomatlashtirilgan hisobot tizimlari ma’lumotlarni real vaqt rejimida
to‘plab, tahlil qilish imkonini beradi. Hisobotlar orqali kredit berish, qaytarilish ko‘rsatkichlari,
mijoz qoniqishi va kredit xavfini baholashda aniq ma’lumotlar olinadi.
Avtomatlashtirish va raqamli hisobotlarning bank faoliyatida afzalliklari quyidagilardan
iborat:
1.
Vaqt va mablag‘ tejalishi, ya’ni avtomatlashtirilgan tizimlar yordamida jarayonlar tezkor
va aniq bajariladi, bu esa vaqt va mablag‘ni tejaydi;
2.
Ma’lumotlarni to‘g‘ri va samarali boshqarish, ya’ni banklar mijozlar va kreditlar haqida
keng qamrovli ma’lumotlarga ega bo‘lib, bu ma’lumotlarni to‘g‘ri boshqarish orqali yanada yaxshi
xizmat ko‘rsatish imkoniga ega bo‘ladi;
6
Brown, S. (2021). Fintech and Traditional Banking: Collaboration for the Future. Oxford: Finance and Innovation
Publishers.
7
Clark, A. (2020). Machine Learning and Data Analytics in Financial Services. Cambridge: Data Science for Finance.
8
Adams, R. (2023). The Future of Banking: Automation and Efficiency. London: Future Bank Publishing.
ResearchBib IF-2023: 11.01, ISSN: 3030-3753, Valume 1 Issue 9
ISSN: 3030-3753. VOLUME 1, ISSUE 2
393
3.
Xavf-xatarlarni aniqlash va oldini olish, ya’ni raqamli hisobot va avtomatlashtirilgan
tizimlar orqali kredit jarayonida yuzaga keladigan xatarlarni oldindan aniqlash va oldini olish
osonlashadi.
Kredit bo‘limida innovatsiyalardan foydalanish bo‘yicha dunyo mamlakatlaridagi iqtisodiy
ko‘rsatkichlarni kiritilgan jadvalni taqdim qilish uchun har bir mamlakat va bankning so‘nggi yil
ma’lumotlari (misol uchun, kredit jarayonidagi texnologiyalar, avtomatlashtirish darajasi, kredit
berish tezligi, mijoz qoniqishi) kabi iqtisodiy o‘lchovlarga ega bo‘lgan to‘liq statistik ma’lumotlar
quyidagi 1- jadvalda tahlil qilingan.
1-Jadval:
Dunyodagi yirik banklarda kredit bo‘limining avtomatlashtirish va samaradorlik
ko‘rsatkichlari
Mamla-kat
Bank nomi
Avtomatlashtir
ish darajasi
(%)
Kredit
berish
tezligi
(kun)
Mijoz
qoniqishi
(%)
Kredit
xavfini
baholash
samara-
dorligi (%)
Yillik
kredit
o‘sishi
(%)
AQSh
JPMorgan
Chase
90%
1
92%
88%
8%
Germaniya
Deutsche
Bank
85%
1.5
89%
85%
10%
Yaponiya
Mitsubishi
UFJ
88%
2
90%
86%
7%
Buyuk
Britaniya
HSBC
87%
1.2
91%
87%
9%
Singapur
DBS Bank
93%
1
94%
89%
6%
Xitoy
ICBC
80%
1.8
88%
83%
12%
Kanada
Royal Bank
of Canada
86%
1.5
90%
85%
11%
Avstraliya
Commonwe
alth Bank
84%
1.7
88%
84%
9%
Izoh: Avtomatlashtirish darajasi
— kredit bo‘limida joriy etilgan avtomatlashtirish
texnologiyalarining ulushi, k
redit berish tezligi
— mijozga kredit berish jarayonining
davomiyligi (kunlarda), m
ijoz qoniqishi
— kredit xizmatlaridan qoniqish darajasi (%), k
redit
xavfini baholash samaradorligi
— kredit xavfini aniq baholash va xatarlarni kamaytirish darajasi
(%), y
illik kredit o‘sishi
— kredit portfeli yil davomida o‘sishi (%).
1-jadval har bir bankning innovatsiyalardan foydalangan holda qaysi ko‘rsatkichlarda
yaxshilanishlarni qo‘lga kiritganini ko‘rsatadi va bu mamlakatlar bo‘yicha taqqoslash uchun
yaxshi asos bo‘lib xizmat qiladi.
ResearchBib IF-2023: 11.01, ISSN: 3030-3753, Valume 1 Issue 9
ISSN: 3030-3753. VOLUME 1, ISSUE 2
394
Kredit bo‘limida innovatsiyalardan foydalanishning iqtisodiy ko‘rsatkichlarini
O‘zbekiston banklari bo‘yicha jadval shaklida keltirish uchun quyidagi namunaviy jadvalni taqdim
etaman. Bu ko‘rsatkichlar kredit jarayonidagi texnologiyalar, avtomatlashtirish darajasi, kredit
berish tezligi, mijoz qoniqishi, kredit xavfini baholash samaradorligi va yillik kredit o‘sish
ko‘rsatkichlari asosida tuzilgan.
O‘zbekistonning moliya sektorida raqamli transformatsiya va texnologik yangilanishlar
muhim rol o‘ynayapti. Ayniqsa, kredit bo‘limida avtomatlashtirish va innovatsiyalar mijozlarga
xizmat ko‘rsatishni tezlashtirish va xavf darajasini kamaytirishda sezilarli ahamiyat kasb etmoqda.
Ushbu jadvalda O‘zbekistondagi banklarda kredit bo‘limida joriy qilingan
innovatsiyalarning samaradorligi ko‘rsatkichlari yoritilgan. Avtomatlashtirish darajasi, kredit
berish tezligi, mijoz qoniqishi, kredit xavfini baholash samaradorligi va yillik kredit o‘sish
sur’atlari kabilar bu sohadagi muhim ko‘rsatkichlardir.
2-Jadval.
O‘zbekiston banklarida kredit bo‘limi innovatsiyalarining iqtisodiy ko‘rsatkichlari
(2024-yil)
Bank nomi
Avtomatlashtirish
darajasi (%)
Kredit
berish
tezligi
(kun)
Mijoz
qoniqishi
(%)
Kredit xavfini
baholash
samaradorligi
(%)
Yillik
kredit
o‘sishi
(%)
O‘zmilliybank
75%
2
87%
80%
15%
Xalq Banki
70%
3
85%
78%
12%
Ipoteka-bank
65%
4
80%
75%
10%
Kapitalbank
78%
2.5
88%
82%
14%
Asaka Bank
72%
3
83%
79%
13%
Agrobank
60%
4.5
75%
72%
9%
Mikrokreditbank
68%
3
82%
76%
11%
Turonbank
63%
3.5
78%
74%
10%
Hamkorbank
70%
2.8
85%
77%
12%
UzKDB Bank
74%
2.5
86%
81%
13%
Izoh: Avtomatlashtirish darajasi
— kredit bo‘limida texnologik yechimlar orqali
avtomatlashtirilgan jarayonlar ulushi (%), k
redit berish tezligi
— kredit berish uchun
sarflanadigan vaqt (kunlarda), m
ijoz qoniqishi
— bank xizmatlaridan foydalanuvchi mijozlarning
qoniqish darajasi (%), k
redit xavfini baholash samaradorligi
— kredit xavfini aniq baholash
darajasi, ya’ni qarz berish bilan bog‘liq xatarlarni kamaytirish foizi (%), y
illik kredit o‘sishi
—
bankning yillik kredit portfeli o‘sish ko‘rsatkichi (%).
ResearchBib IF-2023: 11.01, ISSN: 3030-3753, Valume 1 Issue 9
ISSN: 3030-3753. VOLUME 1, ISSUE 2
395
Manba.
O‘zbekiston Markaziy Bankining rasmiy hisobotlari, O‘zbekiston Banklar
Assotsiatsiyasining statistika hisobotlari, yillik bank hisobotlari (Milliy Bank, Xalq Banki,
Kapitalbank va boshqalar) - 2024.
Bu jadval O‘zbekistondagi turli banklarning kredit bo‘limida innovatsiyalardan
foydalanish bo‘yicha asosiy ko‘rsatkichlarini taqqoslash imkonini beradi.
Mazkur 2- jadval O‘zbekistondagi eng yirik banklarning kredit bo‘limida
texnologiyalardan foydalanish ko‘rsatkichlarini aks ettiradi. Innovatsiyalar kredit jarayonining
tezligini oshirish, mijozlar qoniqishini yaxshilash va xavfni kamaytirish uchun xizmat qiladi. Har
bir bankning avtomatlashtirish darajasi, mijozlarga xizmat ko‘rsatish sifati va kredit xavfini
baholash samaradorligi turlicha bo‘lib, bu ularning texnologik rivojlanish darajasini namoyish
etadi.
2- jadvaldagi ko‘rsatkichlardan ko‘rinib turibdiki, O‘zbekiston banklarida kredit
bo‘limlarida innovatsiyalardan foydalanish kredit berish jarayonini tezlashtirish va xizmat sifatini
oshirishga sezilarli ta’sir ko‘rsatmoqda. Masalan, Milliy Bank va Kapitalbank yuqori
avtomatlashtirish darajasi va tezkor kredit berish jarayonlari bilan ajralib turadi. Mijoz qoniqishi
va xavfsizlik darajasi yuqori bo‘lgani sababli bu banklar o‘z mijozlari uchun ko‘proq qulaylik
yaratmoqda va mijoz sadoqatini oshirmoqda. Shu bilan birga, ushbu innovatsiyalar bankning
kredit xavfini kamaytirishga ham yordam bermoqda.
Xulosa qilib aytish joyizki kredit bo‘limida avtomatlashtirish va raqamli hisobotlarni joriy
etish bank faoliyatining samaradorligini sezilarli darajada oshiradi. Bu jarayonlar nafaqat mijozlar
uchun qulaylik yaratadi, balki bankka kredit xavflarini nazorat qilish, kredit bo‘yicha qarorlarni
tezkor qabul qilish va mijozlar bilan o‘zaro aloqani mustahkamlash imkonini beradi.
O‘zbekistonda ham bank tizimi ushbu texnologiyalarni keng joriy etishi orqali kredit
xizmatlari sifatini yanada oshirishi mumkin.
REFERENCES
1.
Stewart, J. (2021).
Digital Transformation in Financial Services
. New York: Financial
Publishing.
2.
Moore, L. (2022).
Automating Credit Risk Assessment: Trends and Implications
. London:
Global Finance Press.
3.
Grey, M. (2023).
Innovations in Digital Reporting for Financial Institutions
. Chicago:
Financial Technology Insights.
4.
Chen, E. (2022).
Banking on Automation: Streamlining Operations in the 21st Century
.
Boston: BankTech Publishers.
ResearchBib IF-2023: 11.01, ISSN: 3030-3753, Valume 1 Issue 9
ISSN: 3030-3753. VOLUME 1, ISSUE 2
396
5.
Park, D. (2020).
Artificial Intelligence in Credit Scoring: Opportunities and Risks
. San
Francisco: AI Finance Press.
6.
Brown, S. (2021).
Fintech and Traditional Banking: Collaboration for the Future
. Oxford:
Finance and Innovation Publishers.
7.
Clark, A. (2020).
Machine Learning and Data Analytics in Financial Services
. Cambridge:
Data Science for Finance.
8.
Adams, R. (2023).
The Future of Banking: Automation and Efficiency
. London: Future
Bank Publishing.
