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. Алгоритмическое кредитование существенно изменяет классические модели кредитного процесса, основанные на экспертной оценке, и влияет на функционирование 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. Определены параметры моделирования стрессовых сценариев в условиях преобладания автоматизированных решений. Полученные результаты свидетельствуют о двойственном характере последствий технологической трансформации кредитного процесса, которая одновременно способствует повышению финансовой доступности и создаёт новые уязвимости финансовой системы. Установлено, что переход от экспертной к алгоритмической парадигме кредитования изменяет структуру рисков. Наиболее заметное повышение доступности кредитных ресурсов наблюдается в сегментах с недостаточной кредитной историей и достигается за счёт использования альтернативных данных и автоматизации принятия решений. Однако эмпирический анализ подтверждает, что данный рост сопровождается сегментацией рынка и формированием специфических каналов трансмиссии риска.