Искусственный интеллект в скоринге

Это использование умных компьютерных систем (искусственного интеллекта) для оценки, насколько надежен заемщик, который просит кредит. ИИ анализирует огромное количество данных быстрее и точнее, чем человек, чтобы предсказать, вернет ли он долг.

Применение технологий искусственного интеллекта (машинного обучения, нейронных сетей, глубокого обучения, анализа больших данных) для автоматизации и повышения точности процесса кредитного скоринга. ИИ-системы анализируют широкий спектр данных о заемщике (финансовая история, поведенческие паттерны, данные из открытых источников и даже неструктурированные данные), выявляют скрытые закономерности и строят прогностические модели, оценивающие кредитоспособность и вероятность дефолта заемщика с высокой степенью детализации и адаптивности.

Представь, что ты хочешь дать другу свою любимую игрушку поиграть, но боишься, что он ее сломает или не вернет. И вот у тебя есть очень умный робот-советчик. Он быстро-быстро собирает всю информацию про друга: как он раньше обращался с игрушками, всегда ли возвращал свои вещи, какие у него оценки в школе (это показывает, насколько он ответственный). Робот все это анализирует и говорит тебе: "Вот этому другу игрушку дать можно, он ее точно вернет!" Или: "А вот этому лучше не давать, он не очень аккуратный." Вот такой робот-советчик, который помогает решить, кому дать денег, – это искусственный интеллект в скоринге.

Раньше в банке, когда человек просил кредит, сидел менеджер и смотрел его справки: зарплату, сколько у него детей, есть ли машина. Все это он записывал в большую тетрадь и примерно решал, можно ему дать кредит или нет. А сейчас все это делает умный компьютер – искусственный интеллект. Он не просто смотрит справки, он еще "читает" тысячи других данных про человека – например, как он платит за коммунальные услуги, как часто пользуется мобильным телефоном, даже что он покупает в интернете. Он все это очень быстро анализирует и с большой точностью говорит банку: "Вот этот человек вернет кредит, ему можно дать", или "А вот этот, скорее всего, не вернет, рисковать не стоит". Это как очень-очень умный и быстрый счетовод, который никогда не ошибается и видит больше, чем обычный человек.

• Оценка кредитоспособности: ИИ-модели анализируют не только кредитную историю, но и поведенческие данные (например, активность в онлайн-банкинге, тип используемых услуг), чтобы точнее определить вероятность дефолта.
• Антифрод: Системы ИИ могут выявлять необычные или подозрительные транзакции, которые могут свидетельствовать о мошенничестве, блокируя их в реальном времени.
• Персонализация предложений: На основе анализа данных о клиенте ИИ помогает банку предлагать ему наиболее подходящие кредитные продукты и условия.
• Автоматическое одобрение/отказ: Для стандартных розничных кредитов ИИ может принимать решения о выдаче кредита без участия человека, значительно ускоряя процесс.
• Оценка микрозаймов: В сегменте микрофинансирования, где традиционных данных мало, ИИ анализирует альтернативные источники (данные мобильных операторов, соцсети) для оценки заемщика.

Применение искусственного интеллекта в скоринге в РФ регулируется общими нормами, при этом специфическое регулирование ИИ находится в стадии активного развития:

• Федеральный закон от 30.12.2004 N 218-ФЗ "О кредитных историях" – определяет порядок формирования и использования кредитных историй, являющихся основой для скоринга.
• Федеральный закон от 27.07.2006 N 152-ФЗ "О персональных данных" – устанавливает требования к обработке персональных данных, которые используются ИИ для скоринга, включая согласие субъекта данных.
• Гражданский кодекс РФ и Закон РФ от 07.02.1992 N 2300-1 "О защите прав потребителей" – регулируют договорные отношения, включая кредитные, и права потребителей, в том числе на получение информации о причинах отказа в кредите.
• Банк России разрабатывает рекомендации и регулирование в области применения ИИ в финансовом секторе, уделяя внимание вопросам прозрачности алгоритмов, недискриминации и этическим аспектам. Например, Основные направления развития финансовых технологий на период 2024–2026 годов уделяют особое внимание ответственному внедрению ИИ.
• Важен также аспект потенциальной дискриминации, когда ИИ-модели могут непреднамеренно выделять группы лиц по признакам, не связанным с кредитоспособностью.

• Заблуждение: ИИ полностью заменит человека в банке. На самом деле: ИИ – это инструмент для повышения эффективности и точности. Человек остается необходим для контроля, разработки стратегий, работы со сложными случаями и принятия окончательных решений в нестандартных ситуациях.
• Заблуждение: ИИ всегда беспристрастен и справедлив. На самом деле: Качество решений ИИ напрямую зависит от качества данных, на которых он обучался. Если данные содержат предубеждения (например, исторически плохие кредитные истории у определенной группы), ИИ может их воспроизвести, что требует контроля и корректировки.
• Заблуждение: ИИ видит все о человеке, даже секреты. На самом деле: ИИ анализирует только те данные, к которым у банка есть законный доступ (с согласия клиента или из открытых источников).

• Традиционный скоринг: Основан на статистических моделях и фиксированных правилах, часто с использованием ограниченного набора данных (кредитная история, доход). ИИ в скоринге использует более сложные алгоритмы (машинное обучение) и гораздо больший объем разнообразных данных для динамической и более точной оценки.
• Биг Дата (Big Data): Это технология работы с огромными объемами разнообразных данных. ИИ использует Биг Дату как основу для своего обучения и анализа в скоринге.
• Машинное обучение (Machine Learning): Подмножество искусственного интеллекта. Именно алгоритмы машинного обучения являются основой для ИИ-скоринга, позволяя системам "учиться" на данных и улучшать свои прогнозы.

Для заемщиков:

• Следите за своей кредитной историей: она является основным источником данных для ИИ. Проверяйте ее регулярно.
• Будьте финансово ответственны: ИИ учитывает не только крупные долги, но и регулярность платежей по всем обязательствам (даже коммунальным).
• Не бойтесь ИИ: его цель – сделать процесс одобрения кредитов более быстрым и объективным.

Для банков:

• Обеспечьте качество и репрезентативность данных для обучения ИИ-моделей, чтобы избежать предвзятости.
• Соблюдайте принципы "объяснимого ИИ" (XAI), чтобы понимать, почему модель приняла то или иное решение, и при необходимости объяснять его клиенту.
• Внедряйте этические и правовые нормы при использовании ИИ, чтобы избежать дискриминации и соблюсти конфиденциальность данных.

Кредитный скоринг как таковой появился в США в 1950-х годах, когда банки начали использовать статистические модели для оценки кредитоспособности. Первые компьютеризированные системы скоринга появились в 1970-1980-х годах. Однако "классический" скоринг был основан на линейных моделях и ограниченном наборе параметров. Настоящий прорыв в этой области связан с развитием искусственного интеллекта и машинного обучения, а также с появлением "больших данных" в 2000-х и 2010-х годах. Возможность обрабатывать огромные объемы разнородной информации и выявлять нелинейные зависимости позволила ИИ-системам значительно превзойти традиционные методы по точности и скорости. Сегодня ИИ в скоринге активно используется ведущими банками и финтех-компаниями по всему миру, включая Россию, для более глубокого анализа рисков и персонализации услуг.