Умный скоринг: как ИИ меняет сферу кредитования
Внедрение ИИ-решений позволяет банкам оптимизировать свои ресурсы, повысить скорость обработки данных и автоматизировать рутинные задачи. Но главной целью остается сохранение лояльности клиентов и предложение персонализированных продуктов.
С развитием технологий и ИИ многие процессы в финансовом секторе автоматизировались. Нейросеть научилась решать сложные задачи и анализировать невероятные объемы информации. Помимо прочего, AI-модели стали важным инструментом для принятия более обоснованных решений по кредитованию.
От автоматизации к ориентированности на клиента
Искусственный интеллект всё глубже проникает в различные сферы жизни. Больше всего от массового внедрения ИИ выигрывают отрасли, где много рутинных задач и в приоритетах аналитический компонент и индивидуальный подход к клиенту. Одним из таких направлений является банковская сфера, где ИИ успешно применяется в кредитном скоринге.
Белорусское издание «Смартпресс» отмечает, что на сегодняшний день больше половины финансовых организаций мира уже используют финтех в своей работе. Банковский сектор становится одним из главных заказчиков ИИ-решений в клиентском сервисе, антифроде, оценке рисков и аналитике. А кредитный скоринг уже автоматизирован достаточно давно - большинство решений о выдаче займов принимаются без участия человека.
В Банке России заявляют, что в последние годы значительно вырос спрос на отечественные модели, платформы и инструменты ИИ на финансовом рынке. Кроме того, ЦБ в докладе 2025 года связывает дальнейшее развитие ИИ с вопросами этики, доверия, обмена данными и регулирования.
Использование систем ИИ и ML(машинного обучения) не только автоматизирует процессы и повышает точность прогнозов, но и снижает риски убытков, сокращает затраты. Клиент получает больше услуг без визита в отделение банка, видит в приложениях персонализированные предложения на основе его интересов, то есть человек, по сути, становится соавтором своего финансового решения.
Кроме того, применение ИИ-решений привело к росту производительности фронт- и мидл-офисов, развитию отечественного AI/fintech-стека. В частности, речь идет о спросе на импортонезависимые платформы прикладной Enterprise AI(корпоративный ИИ).
Сегодня банки идут к тому, чтобы не предлагать "что есть", а спрашивать "что нужно" и предоставлять набор продуктов. Это мировая тенденция – банк будущего, AI Native Bank, технологически революционный банкинг.
Вопрос доверия и безопасности
Технологии подводят банкинг к расширению ИИ с кредитного скоринга на весь кредитный контур, когда нейросеть будет не просто анализировать традиционные финансовые показатели клиента, а привлекать дополнительные источники информации для выявления предпочтений и платежеспособности. Кроме того, ИИ могут доверить сбор документов, предварительное заполнение анкеты, риск дефолта и другое. Речь идет именно о риск-ориентированном подходе, на котором делает акцент Центробанк.
Для стран СНГ, ЕАЭС, части азиатских и ближневосточных стран могут быть интересны российские ИИ-решения для кредитных подразделений, такие как автоматизация андреррайтинга, антифрод-системы, системы контроля качества моделей и платформы безопасной работы с данными.
Острым остается вопрос доверия к ИИ в кредитовании, потому что необходимо строгое соблюдение законов и правил безопасности. Необходимы четкие алгоритмы аудита данных и понятная зона ответственности человека.
Финансовая трансформация
Основным трендом развития ИИ на ближайшие годы становится широкое распространение генеративного ИИ, в том числе больших языковых моделей. В 2023 году Центробанк отметил, что нейросеть и модели на её основе – это будущее финансовых организаций. Тогда же регулятор одобрил создание условий, направленных на стимулирование развития ИИ на финансовом рынке с учетом риск-ориентированного принципа регулирования.
В 2025 году Сбер сообщил, что перешел к массовому использованию ИИ в кредитовании: для физических лиц AI-модели закрывают 100% операций, для крупного и среднего бизнеса показатель достиг 90%.
В то же время Еврокомиссия и EBA вынесли ИИ в финансах в отдельный контур обсуждения. Его использование для оценки кредитоспособности пока отнесли к категории высокого риска с необходимостью ужесточения требований к его прозрачности и управляемости. Ключевыми зонами внимания стали кредитный скоринг и антифрод.
На сегодняшний день основные риски использовании ИИ в кредитовании связаны с приватностью данных, их качеством, безопасностью. Банкам важно предоставить быстрый и удобный сервис, но не подорвать доверие клиента.
На пути к совершенству
ИИ в банковской сфере является прежде всего эффективным инструментом анализа данных кредитного скоринга, который позволяет предоставить займы проще и быстрее. Конкуренция будет идти за доверие к новым технологическим моделям – клиент должен быть уверен в защите своих интересов, понимать логику принятия решений по кредиту.
Те банки, которые смогут успешно интегрировать ИИ в свою архитектуру, но при этом обеспечить прозрачность и объяснимость кредитных решений, получат преимущества, а значит, сохранят и укрепят доверие клиентов. Ожидается, что усовершенствованный процесс будет лучше удовлетворять потребности клиентов и отвечать на вызовы финансового рынка.
