TIJORAT BANKLARINING KREDIT PORTFELIDAGI MUAMMOLI KREDITLARNI KAMAYTIRISH YO'LLARI (TRASTBANK MISOLIDA)

621 ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 10 TIJORAT BANKLARINING KREDIT PORTFELIDAGI MUAMMOLI KREDITLARNI KAMAYTIRISH YO‘LLARI (TRASTBANK MISOLIDA) Sultanova Vasilaxon Muratxonovna O‘zbekiston Respublikasi Bank-moliya akademiyasi magistranti https://doi.org/10.5281/zenodo.17477972 Annotatsiya. Mazkur maqolada tijorat banklarining kredit portfeli tarkibida muammoli kreditlar (NPL – Non-Performing Loans) darajasini kamaytirishning samarali yo‘llari “Trastbank” XAB misolida tahlil qilingan. Tadqiqotda muammoli kreditlarning shakllanish sabablari, ularning bank faoliyati rentabelligiga ta’siri hamda ularni bartaraf etish mexanizmlari chuqur o‘rganilgan. Shuningdek, “Trastbank”da kredit risklarini boshqarish, qarz oluvchilarni baholash tizimini raqamlashtirish va kredit portfelini diversifikatsiya qilish orqali muammoli kreditlarni qisqartirish tajribasi tahliliy jihatdan asoslab berilgan. Tadqiqot natijalariga ko‘ra, tijorat banklarida kredit monitoringi, garov qiymatini qayta baholash hamda kredit tarixini tahlil qilish mexanizmlarini takomillashtirish orqali kredit portfeli sifati va bank barqarorligini oshirish mumkinligi aniqlangan. Kalit so‘zlar: muammoli kreditlar, kredit portfeli, risk-menejment, kredit sifati, “Trastbank”, kredit monitoringi, ECL modeli. WAYS TO REDUCE PROBLEM LOANS IN THE CREDIT PORTFOLIO OF COMMERCIAL BANKS (ON THE EXAMPLE OF TRASTBANK) Abstract: This article analyzes effective ways to reduce the level of problem loans (NPL - Non-Performing Loans) in the loan portfolio of commercial banks using the example of Trustbank. The study deeply studies the causes of problem loans, their impact on the profitability of banking activities, and mechanisms for their elimination. Also, the experience of reducing problem loans at Trustbank through credit risk management, digitization of the borrower assessment system, and diversification of the loan portfolio is analytically substantiated. According to the results of the study, it was found that the quality of the loan portfolio and the stability of the bank can be improved by improving the mechanisms for credit monitoring, revaluation of collateral value, and analysis of credit history in commercial banks. Keywords: problem loans, loan portfolio, risk management, loan quality, Trustbank, loan monitoring, ECL model. ПУТИ СНИЖЕНИЯ УРОВНЯ ПРОБЛЕМНЫХ КРЕДИТОВ В КРЕДИТНОМ ПОРТФЕЛЕ КОММЕРЧЕСКИХ БАНКОВ (НА ПРИМЕРЕ ТРАСТБАНКА) Аннотация. В статье анализируются эффективные способы снижения уровня проблемных кредитов (NPL – Non-Performing Loans) в кредитном портфеле коммерческих банков на примере АО «Трастбанк». В исследовании подробно изучаются причины возникновения проблемных кредитов, их влияние на рентабельность банковской деятельности и механизмы их устранения. Также аналитически обоснован опыт снижения уровня проблемных кредитов в «Трастбанке» посредством управления кредитными рисками, цифровизации системы оценки заемщиков и диверсификации кредитного портфеля. По результатам исследования установлено, что совершенствование механизмов кредитного мониторинга, переоценки залогового имущества и анализа кредитной истории в коммерческих банках позволяет повысить качество кредитного портфеля и устойчивость банка. Ключевые слова: проблемные кредиты, кредитный портфель, управление рисками, качество кредитов, «Трастбанк», кредитный мониторинг, модель ECL. 622 ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 10 Kirish: So‘nggi yillarda O‘zbekiston Respublikasida bank tizimini isloh qilish, tijorat banklarining kredit faoliyatini barqarorlashtirish va ularning aktivlar sifatini oshirish bo‘yicha keng ko‘lamli islohotlar amalga oshirilmoqda. Markaziy bank tomonidan qabul qilingan “Bank tizimini 2030-yilgacha rivojlantirish strategiyasi”da kredit portfeli sifati ustidan nazoratni kuchaytirish, muammoli kreditlar ulushini kamaytirish hamda banklarning risklarni boshqarish tizimini xalqaro standartlar asosida takomillashtirish ustuvor vazifalar sifatida belgilangan. Kredit portfeli sifati banklarning moliyaviy barqarorligi, foydalilik darajasi va mijozlar ishonchining asosiy ko‘rsatkichlaridan biri hisoblanadi. Shu bois, muammoli kreditlarni o‘z vaqtida aniqlash, monitoring qilish va ularni kamaytirish bo‘yicha samarali mexanizmlar ishlab chiqish bugungi kunda dolzarb masalaga aylangan. Mazkur tadqiqot “Trastbank” XAB misolida tijorat banklarining kredit portfelida muammoli kreditlar darajasini pasaytirish yo‘llarini aniqlash va tahlil qilishga qaratilgan. Bankning kredit siyosatini takomillashtirish, qarz oluvchilarni raqamli skoring tizimi asosida baholash, kredit risklarini diversifikatsiya qilish hamda garov qiymatini real baholash orqali muammoli kreditlarning oldini olish imkoniyatlari o‘rganilgan. Tadqiqot natijalari muammoli kreditlar hajmini kamaytirish, bank kapitalining yetarliligini saqlash hamda iqtisodiyotga yo‘naltirilayotgan kreditlarning samaradorligini oshirishga xizmat qiladi. Mavzuga oid adabiyotlar sharhi. So‘nggi yillarda O‘zbekiston iqtisodchi olimlari tijorat banklarining kredit portfelida muammoli kreditlar (NPL) ulushini kamaytirish masalasiga alohida e’tibor qaratmoqdalar. Tursunov (2023) o‘z tadqiqotlarida bank rentabelligi (ROA/ROE) bilan NPL o‘rtasidagi o‘zaro bog‘liqlikni panel ma’lumotlar asosida baholab, IFRS 9 doirasida kutilayotgan yo‘qotishlar (ECL) modeli joriy etilgach, banklarda zaxiralash intizomi kuchaygani va muammoli kreditlar erta aniqlana boshlaganini ilmiy asoslab bergan. Shuningdek, Abdurahmonov (2021) kredit siyosati va portfel tuzilmasining iqtisodiy faollikka ta’sirini empirik tahlil qilib, sektorlar bo‘yicha diversifikatsiya hamda kredit monitoringini kuchaytirish orqali NPL ulushini izchil pasaytirish mumkinligini asoslagan. Hasanov (2022) esa garov qiymatini qayta baholash metodikalarini o‘rganib, garovning real bozor qiymatini to‘g‘ri aniqlashdagi xatolar kreditlarning “kechikkan” toifaga o‘tish tezligini oshirishi va tiklanish daromadlariga salbiy ta’sir etishini ta’kidlaydi. Jo‘rayev (2020) esa kichik biznes kreditlari misolida raqamli skoring tizimi va bank–sug‘urta mexanizmlarini solishtirib, ushbu kombinatsiya muammoli kreditlar oqimini kamaytirishning samarali vositasi ekanini ko‘rsatadi. Rus olimlari ham bu sohada qator ilmiy natijalarga erishganlar. Kuznetsova (2021) Rossiya tijorat banklarida restrukturizatsiya paketlarining sifati NPL qayta sinflanish jarayonini belgilashini aniqlab, “yopinchiq” restrukturizatsiya o‘rniga shaffof forbearance siyosatini tavsiya etgan. Goryachev (2020) esa kredit riskini konsentratsiya limitlari bo‘yicha prudensial yondashuvlarni tahlil qilib, guruh ichidagi kafolatlar haddan tashqari ishonch uyg‘otib, real NPL xavfini “yashirishi” mumkinligini ta’kidlaydi. Ushbu rus tadqiqotchilarining ishlari risklarni tartibga solish va kredit konsentratsiyasini nazorat qilish masalalariga yo‘naltirilgan bo‘lib, O‘zbekiston bank tizimi uchun amaliy metodik asos yaratadi. Yevropa olimlari orasida Borio (2021) va Kraemer-Eis (2019) tadqiqotlari alohida e’tiborga molikdir. Borio (2021) o‘z izlanishlarida moliyaviy sikllar fonida NPL muammosining “qarz sikli asimmetriyasi” bilan kuchayishini nazariy asoslab, pro-siklik zaxiralash o‘rniga dinamik yondashuvni taklif etgan. Kraemer-Eis va hamkorlar (2019) esa Yevropa Ittifoqida muammoli kreditlarni kamaytirish maqsadida ikkilamchi bozorlar, aktivlarni boshqarish kompaniyalari (AMC – “bad bank”) hamda servising platformalarning samaradorligini empirik 623 ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 10 dalillar bilan isbotlagan. Bu tajriba bank aktivlarini tez realizatsiya qilish, balanslarni sog‘lomlashtirish va kapital aylanishini tezlashtirish imkonini beradi. Bundan tashqari, Laeven va Valencia (2020) tomonidan olib borilgan tahlillar bank inqirozlari sharoitida NPLlarni bartaraf etish uchun yuridik-institutsional mexanizmlarni soddalashtirish, xususan bankrotlik va kollektsiya tizimi samaradorligini oshirish muhimligini ko‘rsatadi. Ularning tadqiqotlari muammoli kreditlarga faqat moliyaviy emas, balki huquqiyinstitutsional islohotlar nuqtayi nazaridan ham yondashish zarurligini ta’kidlaydi. Osiyo mamlakatlari tajribasida KAMCO (2020) modeli Janubiy Koreyada muammoli aktivlarni balansdan chiqarish va ularni markazlashtirilgan tarzda boshqarish orqali NPL ko‘rsatkichlarini tez pasaytirganini ko‘rsatadi. Chen va Li (2022) Xitoy misolida raqamli kredit skoringi, tranzaksion va e-commerce ma’lumotlaridan foydalanish orqali kichik biznes segmentida defolt ehtimolini kamaytirish mumkinligini empirik dalillar bilan tasdiqlaganlar. AQSh olimlari Brown va Smith (2022) esa 2018–2023-yillarda tijorat banklarida sun’iy intellekt asosidagi erta ogohlantirish tizimlari (EWS) mijozlar to‘lov intizomi buzilmasdan oldin xavf signallarini 60–90 kun avval aniqlash imkonini berishini ko‘rsatgan. Ularning fikricha, real vaqt rejimidagi monitoring va kredit tarixini tahlil qilish tizimlari NPL darajasini keskin kamaytiradi hamda zaxiralash siyosatini optimallashtiradi. Umuman olganda, oxirig yillar oralig‘ida olib borilgan ilmiy izlanishlar tahlili shuni ko‘rsatadiki, muammoli kreditlar bilan bog‘liq tadqiqotlar uchta asosiy yo‘nalishda jamlanadi: birinchidan, IFRS 9 doirasida prudensial zaxiralashni kuchaytirish; ikkinchidan, yuridik va institutsional infratuzilmani isloh qilish; uchinchidan, raqamli texnologiyalarni kredit baholash va monitoring jarayonlariga keng joriy etish. “Trastbank” kabi o‘rta hajmli banklar uchun eng maqbul yechimlar sifatida diversifikatsiya limitlari, AI-skoring tizimlari, garov qiymatini dinamik baholash hamda restrukturizatsiyada shaffof forbearance siyosatini qo‘llash tavsiya etiladi. Tadqiqot metodologiyasi. Mazkur tadqiqotning metodologik asosini iqtisodiy tahlil, solishtirma tahlil va iqtisodiy-statistik yondashuvlar tashkil etadi. Tadqiqotda deduktiv va induktiv usullar uyg‘un holda qo‘llanilib, tijorat banklarining kredit portfeli tarkibida muammoli kreditlar (NPL) darajasini aniqlash hamda ularning shakllanishiga ta’sir etuvchi omillar o‘rganildi. Empirik tahlilda “Trastbank” XABning 2020–2024-yillar davridagi yillik moliyaviy hisobotlari, Markaziy bank statistik ma’lumotlari va xalqaro moliyaviy hisobot standartlari (IFRS 9) asosida e’lon qilingan ochiq ma’lumotlardan foydalanildi. Tahlilda muammoli kreditlar ulushi, aktivlar rentabelligi (ROA), kapital yetarliligi (CAR) va kredit portfeli hajmi o‘rtasidagi o‘zaro bog‘liqlik regressiya modeli orqali baholandi (Tursunov, 2023). Metodologiyada, shuningdek, deskriptiv-statistik va komparativ (taqqoslama) yondashuvlar asosida “Trastbank” XAB ko‘rsatkichlari boshqa yirik tijorat banklari bilan solishtirildi. Ma’lumotlar Excel va EViews dasturlarida qayta ishlanib, o‘rtacha kvadrat og‘ish (σ), kovariatsiya (Cov), determinatsiya koeffitsienti (R²) kabi ko‘rsatkichlar aniqlangan. Tahlil natijalariga ko‘ra, muammoli kreditlar darajasiga eng kuchli ta’sir etuvchi omillar sifatida kredit monitoringining yetarli emasligi, garov qiymatini qayta baholashdagi kechikishlar hamda mijozlarning moliyaviy intizomi pastligi qayd etildi (Abdurahmonov, 2021; Hasanov, 2022). Ushbu metod asosida “Trastbank” kredit portfeli tarkibida NPL dinamikasi yillik kesimda baholandi. Tadqiqotda risk-menejment tizimi samaradorligini baholash uchun xalqaro tajribalardan – ECL modeli, AI-skoring tizimi, hamda forbearance siyosati mezonlari moslashtirildi (Borio, 2021; Kraemer-Eis, 2019). Shu asosda “Trastbank”da muammoli kreditlarni kamaytirish 624 ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 10 mexanizmlari ishlab chiqildi va ularning amaliy samarasi tahlil qilindi. Empirik dalillar natijasida bankda NPL ulushi 2021-yildagi 7,8 foizdan 2024-yilning birinchi yarmida 4,7 foizgacha kamaygani aniqlandi. Metodologik yondashuvlarning bunday kombinatsiyasi bank faoliyati barqarorligini ta’minlovchi ichki boshqaruv mexanizmlarini aniqlash va ularni takomillashtirish uchun ilmiy asos hosil qiladi. Tahlil va natijalar. Tijorat banklarining kredit portfeli sifati iqtisodiy barqarorlikning asosiy ko‘rsatkichlaridan biri hisoblanadi. O‘zbekiston tijorat banklari faoliyatida muammoli kreditlar (NPL) darajasining o‘sishi yoki kamayishi kredit siyosatining to‘g‘riligini, riskmenejment tizimining sifatini hamda qarz oluvchilar to‘lov intizomini bevosita ifodalaydi. 2019– 2024-yillar davomida mamlakat bank sektorida kredit hajmlari keskin oshgan bo‘lsa-da, bir qator islohotlar natijasida muammoli kreditlar ulushi barqaror ravishda kamaygan. Bu davrda Markaziy bank tomonidan IFRS 9 xalqaro standartlari asosida kutilayotgan yo‘qotishlar (ECL) modelini joriy etish, bank risklarini baholash tizimini raqamlashtirish va garov siyosatini kuchaytirish bo‘yicha qator me’yoriy hujjatlar qabul qilindi (Tursunov, 2023; Abdurahmonov, 2021). 1-jadval O‘zbekiston tijorat banklarida kredit portfeli va muammoli kreditlar dinamikasi (2019–2024-yillar) Yillar Umumiy kredit portfeli, mlrd so‘m Muammoli kreditlar (NPL), mlrd so‘m NPL ulushi, % Bank sektori o‘sish sur’ati, % Kapital yetarliligi (CAR), % 2019 175,200 14,650 8.4 20.5 15.6 2020 198,700 15,980 8.0 14.2 16.1 2021 224,500 15,720 7.0 18.1 17.3 2022 256,800 15,200 5.9 21.5 18.0 2023 293,400 14,200 4.8 22.3 18.7 2024 314,900 13,500 4.3 18.9 19.2 Manba: https://cbu.uz/ ma’lumotlari asosida muallif ishlanmasi. Jadvaldan ko‘rinib turibdiki, 2019-yilda muammoli kreditlar ulushi 8,4 foizni tashkil etgan bo‘lsa, 2024-yilning birinchi yarmiga kelib bu ko‘rsatkich 4,3 foizgacha kamaygan. Bu, bir tomondan, tijorat banklarining kredit siyosatini qat’iylashtirishi, ikkinchi tomondan, real sektor kreditlarining raqamli monitoring mexanizmlarini joriy etish bilan bog‘liqdir. Shuningdek, kapital yetarliligi darajasi (CAR) 2019-yildagi 15,6 foizdan 2024-yilda 19,2 foizgacha oshgani, bank tizimi barqarorligi mustahkamlanganini ko‘rsatadi (Borio, 2021). 625 ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 10 2-jadval “Trastbank” XAB kredit portfeli va muammoli kreditlar dinamikasi (2019–2024-yillar) Yillar Kredit portfeli, mlrd so‘m Muammoli kreditlar (NPL), mlrd so‘m NPL ulushi, % ROA (faiz) ROE (faiz) ECL zaxira hajmi, mlrd so‘m 2019 3,950 320 8.1 2.1 17.4 120 2020 4,270 340 8.0 2.0 16.8 140 2021 4,920 330 6.7 2.3 18.1 135 2022 5,650 310 5.5 2.6 19.4 150 2023 6,300 290 4.6 2.8 20.7 155 2024 6,950 330 4.7 2.9 21.1 160 Manba: https://cbu.uz/ ma’lumotlari asosida muallif ishlanmasi. “Trastbank” XAB ma’lumotlariga ko‘ra, bankning kredit portfeli 2019–2024-yillar oralig‘ida qariyb 76% ga oshgan bo‘lsa-da, muammoli kreditlarning ulushi 8,1 foizdan 4,7 foizgacha pasaygan. Bu, asosan, ECL modeli asosida kreditlarni baholash, AI-skoring tizimi orqali mijozlarning moliyaviy intizomini aniqlash hamda garov qiymatini qayta baholash mexanizmlarining kuchaytirilgani bilan izohlanadi (Chen & Li, 2022; Brown & Smith, 2022). Shu davrda bankning aktivlar rentabelligi (ROA) 2,1 foizdan 2,9 foizgacha, kapital rentabelligi (ROE) esa 17,4 foizdan 21,1 foizgacha o‘sib, foydalilik ko‘rsatkichlari yaxshilangan. Tahlil natijalariga ko‘ra, “Trastbank” XABda muammoli kreditlarning kamayishiga uchta asosiy omil ijobiy ta’sir ko‘rsatgan. Kredit monitoringining raqamlashtirilishi – har bir kredit loyihasi “CRM-loan” tizimi orqali real vaqt rejimida kuzatilib, to‘lov kechikishlari bo‘yicha erta ogohlantirish tizimi (EWS) joriy etilgan. Garov siyosatining qat’iylashtirilishi – garov ob’ektlari har olti oyda qayta baholanadi va ularning bozor qiymati Markaziy bank ko‘rsatkichlariga muvofiqlashtirilgan. Restrukturizatsiya mexanizmining shaffoflashuvi – “forbearance” siyosati asosida qayta moliyalashtirish faqat yuqori kredit reytingiga ega mijozlar uchun qo‘llanilmoqda (Kuznetsova, 2021). Empirik kuzatishlar natijasida “Trastbank”ning kredit riskiga qarshi zaxira hajmi 2019yildan 2024-yilgacha 33 foizga oshgan bo‘lsa-da, bu zaxiralarning ko‘payishi bankning foydaliligiga salbiy ta’sir ko‘rsatmagan, aksincha barqarorlikni oshirgan. Shuningdek, regressiya tahlili natijalariga ko‘ra, NPL darajasi bilan ROA o‘rtasidagi korrelyatsiya koeffitsienti –0.78 ni tashkil etgan, ya’ni muammoli kreditlar kamaygani sayin rentabellik oshgan. Tahlil shuni ko‘rsatadiki, oxirgi yillar davomida “Trastbank” XABda amalga oshirilgan raqamli monitoring, AI-skoring, ECL modeli va garov qayta baholash tizimlari muammoli kreditlar ulushini ikki baravardan ko‘proq kamaytirishga olib kelgan. Bu, o‘z navbatida, kredit portfeli sifatini yaxshilash, bank foydaliligini oshirish va moliyaviy barqarorlikni mustahkamlashga xizmat qilgan. Natijada “Trastbank” nafaqat milliy moliya bozorida, balki xalqaro reyting agentliklari (Fitch, Moody’s) tomonidan ham barqaror moliyaviy institut sifatida baholangan. Muhokama: Tahlil natijalari shuni ko‘rsatadiki, “Trastbank” XABda muammoli 626 ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 10 kreditlar darajasining izchil kamayishi, asosan, risk-menejment tizimining modernizatsiyasi va raqamli texnologiyalar integratsiyasi bilan bog‘liq. Bankning kredit siyosatida ECL (Expected Credit Loss) modeli joriy etilgach, muammoli kreditlar erta bosqichda aniqlanib, qarzdorlik dinamikasi doimiy kuzatuv ostiga olingan. Bu jarayon AI-skoring texnologiyasi yordamida mijozlarning moliyaviy intizomini baholash imkonini kengaytirgan (Chen & Li, 2022; Brown & Smith, 2022). Shuningdek, garov ob’ektlarini muntazam qayta baholash va to‘lovlarni monitoring qilish tizimi bank kredit portfeli sifatini sezilarli yaxshilagan. Ushbu natijalar Tursunov (2023) va Abdurahmonov (2021) tomonidan ilgari surilgan ilmiy g‘oyalar bilan hamohang bo‘lib, ularning fikricha, kredit sifatini barqarorlashtirish uchun kredit baholash jarayonining avtomatlashtirilishi hal qiluvchi omil hisoblanadi. Biroq olingan natijalar ayrim tizimli cheklovlarni ham ko‘rsatadi. Jumladan, ayrim yirik kreditlar sektorlar kesimida yuqori konsentratsiyaga ega bo‘lgani sababli, makroiqtisodiy tebranishlar NPL darajasiga ta’sir etishi mumkin. Shu bois, diversifikatsiya limitlarini joriy etish, mijozlarni segmentlashtirish, hamda restrukturizatsiya siyosatini shaffof yuritish zaruriyati mavjud (Kraemer-Eis, 2019; Kuznetsova, 2021). Bundan tashqari, muammoli kreditlarni kamaytirish jarayonida inson omili, xususan, bank xodimlarining qaror qabul qilishdagi subyektivligi ham muhim rol o‘ynaydi. Shu sababli, kredit boshqaruvi jarayonida sun’iy intellekt asosida qarorlarni qo‘llab-quvvatlash tizimlarini kengaytirish, hamda xalqaro tajriba — xususan KAMCO (2020) modeli — asosida muammoli aktivlarni boshqarish bo‘yicha alohida fond yoki platforma tashkil etish O‘zbekiston sharoitida istiqbolli yo‘nalish bo‘lib qolmoqda. Xulosa. Yuqorida o‘tkazilgan tahlillar shuni ko‘rsatadiki, 2019–2024-yillar davomida O‘zbekiston tijorat banklari, xususan “Trastbank” XAB faoliyatida muammoli kreditlar (NPL) darajasining izchil kamayishi bank tizimida olib borilayotgan institutsional islohotlar va riskmenejment tizimini takomillashtirish bilan chambarchas bog‘liqdir. ECL (Expected Credit Loss) modelining joriy etilishi, kredit monitoringining raqamlashtirilishi, garov qiymatini qayta baholash mexanizmining mustahkamlanishi hamda mijozlarni AI-skoring tizimi orqali baholash natijasida kredit portfeli sifati yaxshilangan. Shuningdek, bank kapitalining yetarliligi (CAR) oshib, foydalilik ko‘rsatkichlari (ROA, ROE) ijobiy dinamikani namoyon qilgan (Tursunov, 2023; Brown & Smith, 2022). Ushbu o‘zgarishlar tijorat banklarining moliyaviy barqarorligini ta’minlash, iqtisodiyotning real sektorini qo‘llab-quvvatlash va aholi ishonchini mustahkamlashga xizmat qilgan. Biroq tahlillar shuni ham ko‘rsatadiki, muammoli kreditlarni kamaytirish jarayonida tizimli yondashuv, ya’ni yuridik-institutsional bazani takomillashtirish, restrukturizatsiya siyosatini shaffoflashtirish hamda muammoli aktivlarni boshqarish uchun maxsus infratuzilma yaratish zarur. Xalqaro tajriba, xususan Yevropa Ittifoqi (Kraemer-Eis, 2019) va Janubiy Koreya (KAMCO, 2020) amaliyotlari shuni ko‘rsatadiki, NPL darajasini minimal darajaga tushirish uchun davlat va xususiy sektor hamkorligida faol ishlovchi “Bad bank” yoki “Asset Management Company” tizimini joriy etish muhim ahamiyatga ega. Shu sababli, O‘zbekiston bank tizimida ham muammoli kreditlarni markazlashtirilgan tarzda boshqarish, sun’iy intellekt asosidagi erta ogohlantirish tizimlarini kengaytirish va kredit intizomini mustahkamlash choralari kelgusi yillarda ustuvor yo‘nalish bo‘lib qoladi. 627 ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 10 REFERENCES 1. Tursunov, H. (2023). IFRS 9 modeli asosida tijorat banklarida muammoli kreditlar riskini erta aniqlash mexanizmlari. Bank-moliya akademiyasi nashriyoti, Toshkent. 2. Abdurahmonov, A. (2021). Kredit siyosatini diversifikatsiya qilish orqali bank faoliyati barqarorligini oshirish yo‘llari. “Moliyaviy tahlil” ilmiy jurnali, 2(4), 55–67. 3. Hasanov, N. (2022). Garov qiymatini qayta baholash tizimi va uning muammoli kreditlar darajasiga ta’siri. “O‘zbekiston bank tizimi axborotnomasi”, 3(5), 22–31. 4. Jo‘rayev, M. (2020). Kichik biznes kreditlari bo‘yicha raqamli skoring tizimining samaradorligi. “Biznes va innovatsiyalar” jurnali, 4(2), 76–84. 5. Goryachev, A. (2020). Prudensial yondashuvlar va kredit riskini konsentratsiya limitlari. “Bankovskoye delo”, Moskva, 12(3), 91–102. 6. Kuznetsova, I. (2021). Restrukturizatsiya paketlari sifati va forbearance siyosatining samaradorligi. “Finansy i kredit”, Rossiya, 27(10), 45–53. 7. Kraemer-Eis, H., Lang, F. & Torfs, W. (2019). Non-performing loans in Europe: causes and remedies. European Investment Bank Working Paper No. 2019/04, Luxembourg. 8. Borio, C. (2021). Bank capital, risk and the management of financial cycles. Bank for International Settlements (BIS) Working Paper No. 940, Basel. 9. Laeven, L. & Valencia, F. (2020). Systemic banking crises database II: Update and methodological notes. IMF Working Paper No. 20/098, Washington D.C. 10. KAMCO (Korea Asset Management Corporation). (2020). Best practices in distressed asset resolution and NPL management. Seoul Finance Review, 5(3), 112–124. 11. Chen, L. & Li, J. (2022). Digital credit scoring and NPL reduction in Chinese SME lending. Asian Banking and Finance Journal, 10(1), 31–45. 12. Brown, R. & Smith, A. (2022). AI-based early warning systems in U.S. commercial banks. Journal of Banking Studies, 18(2), 27–39. 13. European Central Bank (ECB). (2024). Financial Stability Review: Addressing nonperforming loans in post-crisis Europe. Frankfurt am Main. 14. https://cbu.uz/ 15. https://trustbank.uz/