Современный этап развития банковского сектора характеризуется интенсивной технологической трансформацией, обусловленной распространением финансовых технологий. Одним из наиболее значимых проявлений данной трансформации выступает алгоритмическое кредитование — автоматизированный процесс оценки кредитоспособности заемщиков и принятия решений о предоставлении кредитных продуктов на основе математических моделей и алгоритмов, обрабатывающих большие массивы структурированных и неструктурированных данных. Указанный феномен существенно меняет классические модели кредитного процесса, основанные на экспертном суждении, и порождает комплекс последствий для функционирования финансовой системы. В данном исследовании были выявлены механизмы и технологические основы алгоритмического кредитования. Проведен эмпирический анализ влияния алгоритмического кредитования на показатели финансовой доступности. Представлена систематизация новых рисков ликвидности и их системных последствий для банковской стабильности. Описаны параметры моделирования стрессовых сценариев в условиях преобладания автоматизированных решений. Полученные результаты свидетельствуют о двойственном характере последствий технологической трансформации кредитного процесса: она одновременно способствует повышению инклюзивности финансовой системы и создает новые уязвимости. Установлено, что переход от экспертной к алгоритмической парадигме кредитования изменяет структуру рисков. Повышение доступности кредитных ресурсов, наиболее выраженное для сегментов с недостаточной кредитной историей, достигается за счет использования альтернативных данных и автоматизации решений. Однако эмпирический анализ подтверждает, что данный рост сопровождается сегментацией рынка и формированием специфических каналов трансмиссии риска.