Фінансова сфера стрімко змінюється: банки, онлайн-сервіси кредитування й навіть криптоплатформи дедалі активніше покладаються на алгоритми для оцінки позичальників. Штучний інтелект у кредитуванні вже зараз аналізує тисячі параметрів — від кредитної історії до поведінки в додатку — і за секунди видає рішення, на яке раніше йшли дні. За даними McKinsey, ШІ може скоротити кредитні ризики банків на 10–15% та зменшити операційні витрати до 20–30%, а ЄЦБ у 2024 році відзначає зростання використання алгоритмів скорингу в європейських банках. Але разом із вигодами з’являються й ризики: упереджені моделі, непрозорі відмови, витік персональних даних. Далі розберемо, як саме працює ШІ у кредитах, що він дає позичальникам і де можуть ховатися підводні камені.
Штучний інтелект у кредитуванні: можливості та ризики
Що таке штучний інтелект у кредитуванні і навіщо він банкам
Штучний інтелект у кредитуванні — це використання алгоритмів машинного навчання та аналізу даних для оцінки ризику позичальника, прийняття рішення про видачу кредиту та управління кредитним портфелем банку.
Простіше: алгоритм аналізує тисячі параметрів про людину й робить прогноз — поверне вона кредит вчасно чи ні.
Якщо раніше рішення приймав кредитний менеджер, спираючись на кілька стандартних показників (дохід, офіційне працевлаштування, кредитна історія), то зараз все частіше працює ai скоринг кредиту — складні моделі, які враховують набагато більше факторів і навчаються на історичних даних банку.
Для клієнта це означає швидше рішення, більше онлайн-продуктів і персональніші умови. Але водночас — інший підхід до оцінки ризику, який не завжди очевидний «на око».
Як працює ai у кредитуванні: просте пояснення
Штучний інтелект у кредитуванні працює за принципом прогнозу: «На скільки ймовірно, що цей позичальник поверне борг без прострочень?».
Схематично процес виглядає так:
Збір даних
Банк збирає інформацію про вас:- дані анкети (вік, дохід, сімейний стан, освіта, стаж роботи);
- кредитну історію (поточні кредити, ліміти, прострочення, закриті кредити);
- транзакції по картках (типи витрат, регулярні платежі, надходження);
- поведінку в онлайн-банкінгу або додатку (як швидко заповнюєте анкету, з якого пристрою, наскільки стабільна геолокація тощо) — залежить від політики банку та законодавства.
Обробка та «очищення» даних
Алгоритми фільтрують помилки, дублі, некоректні значення, перетворюють «сирі» дані у числові показники, з якими може працювати модель.Моделювання: скоринг за допомогою штучного інтелекту
Створюється модель, яка на основі минулих даних (де вже відомо, хто повернув кредит, а хто ні) вчиться розрізняти «надійних» і «ризикових» клієнтів.
Це і є алгоритми оцінки позичальника.Прогноз і рішення
Коли ви подаєте заявку, модель видає кредитний скор (бал) — умовний показник ризику.
Далі спрацьовують правила банку:- високий скоринг — автоматичне схвалення;
- середній — додаткова перевірка менеджером;
- низький — відмова або пропозиція меншої суми / вищої ставки.
Постійне навчання моделі
Машинне навчання у банках означає, що модель регулярно оновлюється: підтягуються нові дані, враховуються зміни поведінки клієнтів, економічні умови, нові типи шахрайства.
Основні технології: машинне навчання, скоринг та big data
Перед тим, як розбиратися, як банки використовують штучний інтелект під час видачі кредитів, варто розкласти технології по полицях.
Машинне навчання у банках
Машинне навчання (ML) — це підмножина штучного інтелекту, де алгоритм не просто слідує жорстко заданим правилам, а вчиться на даних.
У кредитуванні ML моделі:
- аналізують історії мільйонів кредитів;
- виявляють приховані зв’язки (наприклад, певні поєднання доходу, поведінки по карті, типу роботи, які підвищують чи знижують ризик);
- постійно уточнюють прогнози.
Типові моделі:
- логістична регресія (класика скорингу);
- дерева рішень, градієнтний бустинг;
- нейромережі — особливо там, де дуже багато даних і складні зв’язки.
AI скоринг кредиту
AI скоринг кредиту — це система оцінки позичальника, у якій рішення (або рекомендацію) дає модель штучного інтелекту.
Вона може:
- працювати повністю автоматично — для онлайн-кредитів, карт, невеликих лімітів;
- бути інструментом для аналітика — людина ухвалює фінальне рішення, але спирається на скоринг і попередження системи.
Головна відмінність від «класичного» скорингу:
модель не обмежена 5–10 простими правилами, а враховує десятки й сотні факторів одночасно.
Як банки використовують штучний інтелект під час видачі кредитів
Банки й фінтех-сервіси інтегрують AI на всіх етапах кредитного циклу.
Оцінка заявки та автоматичне рішення
Класичний сценарій: ви подаєте заявку в додатку або на сайті.
Штучний інтелект у кредитуванні робить кілька речей одночасно:
- перевіряє базові вимоги (вік, громадянство, мінімальний дохід);
- проганяє дані через скоринг за допомогою штучного інтелекту;
- перевіряє на шахрайство — незвична IP-адреса, підозрілий девайс, невідповідність геолокації, дивні патерни поведінки.
Результат:
- рішення за кілька хвилин;
- індивідуальний ліміт і ставка;
- іноді — попереднє схвалення ще до того, як ви подалися (на основі поведінки по рахунку).
Динамічні ліміти та ставки
Моделі можуть переглядати ваша ліміти й умови не раз на рік, а постійно:
- зростає дохід — AI пропонує збільшення кредитного ліміту;
- з’являються затримки платежів — ліміт «підрізають», підвищують ставку або обережніше схвалюють нові заявки;
- змінюється поведінка (наприклад, часто виходите в нуль, нема резервів) — система підвищує ваш ризиковий профіль.
Прогноз прострочень і робота з боргами
Машинне навчання у банках застосовують і після видачі кредиту:
- прогнозують, хто з клієнтів може піти в прострочку;
- заздалегідь надсилають нагадування, пропозиції реструктуризації, «м’які» дзвінки;
- допомагають колекторам визначити пріоритетні кейси.
Це корисно обом сторонам:
банк зменшує втрати, клієнт отримує м’якший, превентивний сценарій, а не агресивний колектинг постфактум.
Виявлення шахрайства
AI-моделі аналізують тисячі транзакцій у реальному часі:
- виявляють нетипові операції (крадіжка картки, підміна SIM, підозрілий кредит в онлайн банкінгу);
- блокують або ставлять на паузу операції, поки не буде підтвердження клієнта.
Приклади та життєві сценарії
Сценарій 1. Онлайн-кредит за 5 хвилин
Олег, 32 роки, має зарплатну картку в банку. Він заходить у додаток, бачить пропозицію «Кредит готівкою до 150 000 грн» і подає заявку.
Що відбувається «за лаштунком»:
- система вже має історію його доходів, витрат, попередніх кредитів;
- ai скоринг кредиту рахує ризик на основі десятків параметрів;
- за секунди видається рішення: «Схвалено 120 000 грн під таку-то ставку».
З погляду Олега — все «магічно швидко». Насправді це результат довгострокового навчання моделей на масиві даних тисяч клієнтів, схожих на нього.
Сценарій 2. Двоє з однаковим доходом — різні рішення
Марина і Андрій обидва заробляють по 35 000 грн, працюють офіційно, але Марині банк схвалює кредит, а Андрію — ні.
Чому так може бути:
- у Марины стабільні надходження, немає прострочень, є резерв на рахунку;
- у Андрія часті кеш-зняття «до нуля», були затримки платежів і активні мікрокредити раніше.
Людині ці відмінності не завжди видно, а от алгоритми оцінки позичальника чітко ловлять такі патерни.
Переваги AI у кредитуванні для клієнта і банку
Плюси для позичальника
- Швидке рішення — хвилини замість днів.
- Онлайн-подача — без візиту у відділення.
- Персональні умови — сума, ставка, ліміт, що краще відповідають вашому профілю.
- Менше суб’єктивності — людський фактор (настрій менеджера, упередження) грає меншу роль.
Плюси для банку
- Точніший ризик-менеджмент — нижчий рівень дефолтів.
- Масштабування — більше клієнтів без різкого зростання штату.
- Раннє виявлення проблем — у кредитах і шахрайстві.
- Гнучкі продукти — динамічні ліміти, адаптивні пропозиції.
Ризики та підводні камені AI скорингу
Разом з перевагами з’являються й нові ризики.
Непрозорість моделей
Нерідко:
- банк сам не може «на пальцях» пояснити клієнту, чому відмова саме така (особливо, якщо використовуються складні моделі на кшталт нейромереж);
- клієнт відчуває несправедливість: «Все добре, офіційна ЗП, чому відмова?».
Вихід — вимагати від банків більшої прозорості критеріїв та використання інтерпретованих моделей там, де це критично.
Можливі упередження в даних
AI не «упереджений» сам по собі, але:
- якщо історичні дані містять дискримінаційні патерни,
- модель може їх непомітно відтворювати.
Тому відповідальні банки:
- тестують моделі на наявність несправедливих відмінностей між групами клієнтів;
- обмежують використання чутливих параметрів (раса, релігія, політичні погляди тощо, де це регулюється законом).
Питання конфіденційності
Щоб скоринг за допомогою штучного інтелекту працював якісно, банку потрібні дані.
Важливо розуміти:
- які саме дані збирає банк;
- як вони зберігаються й захищаються;
- чи передаються третім сторонам.
Порівняння: AI-скоринг vs класичний скоринг
| Параметр | Класичний скоринг | AI скоринг кредиту |
|---|---|---|
| Кількість факторів | Обмежена (10–20) | Сотні й більше |
| Джерела даних | Анкета, базова кредитна історія | Поглиблена історія, транзакції, поведінка |
| Швидкість прийняття рішень | Хвилини–години | Секунди–хвилини |
| Гнучкість моделей | Низька | Висока, моделі постійно навчаються |
| Прозорість | Вища, прості правила | Може бути нижча (особливо для складних моделей) |
| Точність прогнозу | Середня | Зазвичай вища (за умови якісних даних) |
Кому що підходить:
Малі банки, консервативні установи
Часто використовують класичний скоринг або гібридні рішення, щоб зберегти максимальну контрольованість і простоту.Великі банки та фінтех-компанії
Активно впроваджують ai у кредитуванні, бо це дозволяє:- масштабувати онлайн-кредити,
- знижувати ризики,
- точніше працювати з великими масивами клієнтів.
Як користувачу «подружитися» з AI скорингом: практичні поради
1. Будуйте здорову кредитну історію
- Закривайте кредити вчасно, не допускайте навіть дрібних прострочень.
- Уникайте частого використання мікрокредитів — це може сигналізувати про фінансову нестабільність.
- Не беріть одразу кілька великих кредитів — це виглядає ризиковано.
2. Слідкуйте за навантаженням на дохід
- Сумарний платіж по кредитах бажано тримати до 30–40% від вашого чистого доходу.
- Якщо навантаження вже високе — нова заявка з великою ймовірністю буде відхилена або отримає жорсткі умови.
3. Працюйте «в білу» і показуйте реальний дохід
- Для алгоритму важливий прогнозований, стабільний дохід, який можна підтвердити.
- Офіційна зарплата, регулярні безготівкові надходження — великий плюс для вашого скорингу.
4. Тримайте фінансовий «запас міцності»
- Наявність резерву на рахунку або депозиті позитивно впливає на оцінку.
- Мінімізуйте постійні входження «в нуль» — для алгоритму це сигнал ризику.
5. Слідкуйте за своїми даними
- Перевіряйте кредитну історію в бюро — виправляйте помилки й неточності.
- Пам’ятайте, що підозріла активність (спроби оформити кредити шахраями) теж може зіпсувати ваш профіль — оперативно реагуйте на підозрілі сповіщення.
6. Обирайте банки з прозорими умовами
- Читайте, які саме дані банк має право використовувати при скорингу.
- Звертайте увагу на політику конфіденційності й публічний договір.
- Не соромтеся ставити запитання: «Які фактори вплинули на відмову/умови?».
Висновки
Штучний інтелект у кредитуванні зробив процес отримання кредитів швидшим, зручнішим і значно гнучкішим. Алгоритми оцінки позичальника дозволяють банкам точніше прогнозувати ризик, а клієнтам — отримувати рішення онлайн і персональні умови.
Разом із тим зростає важливість фінансової дисципліни та прозорості даних: ваші фінансові звички напряму впливають на те, як вас «бачить» ai у кредитуванні. Якщо ви будуєте здорову кредитну історію, контролюєте боргове навантаження й вибираєте відповідальні банки, штучний інтелект швидше стане вашим союзником, ніж перешкодою на шляху до потрібного фінансування.
Штучний інтелект у кредитуванні працює на основі великих масивів даних і поведінкової аналітики. Розбір використання big data в банках допоможе краще зрозуміти, як саме формуються автоматизовані кредитні рішення.