ИИ-скоринг для банков: расчёт риска по заявке на кредит
Что это даёт бизнесу
Банк теряет деньги на двух ошибках сразу: выдаёт кредит тому, кто не вернёт, и отказывает тому, кто вернул бы точно. Обе ошибки стоят дорого — просроченная задолженность физлиц по необеспеченным кредитам в России достигла рекордных 1,65 трлн ₽ к началу 2026 года (данные ЦБ РФ, Forbes, 01.2026). Помощник считает риск-скор по заявке за секунды, используя больше данных, чем ручная проверка успевает посмотреть, а решение по кредиту оставляет за кредитным специалистом.
- Просрочка по необеспеченным кредитам физлиц выросла на треть за год и достигла 1,65 трлн ₽ (данные ЦБ РФ; Forbes, январь 2026) — это цена того, что часть плохих заявок сегодня одобряют под давлением плана.
- Помощник считает риск-скор не только по кредитной истории, но и по дополнительным данным — платежам, доходам, поведению по счёту, если банк готов их использовать.
- Кредитный специалист видит не просто цифру, а её разбор: какие факторы подняли риск, какие снизили, и может не согласиться.
- Итоговое решение — одобрить, отказать, изменить условия — всегда принимает человек. В России это ещё и требование к банку: отказ нужно уметь обосновать, если клиент оспорит его в ЦБ или суде.
Источники: Forbes, 01.2026 (данные ЦБ РФ).
Какую проблему решает
Кредитный специалист смотрит заявку и кредитную историю, но на подробный разбор — куда клиент тратит деньги, как менялся его доход, есть ли скрытые риски — времени нет: поток заявок большой, а решение нужно за минуты. Простые случаи одобряются влёт, сложные — либо отказ на автомате, либо ошибка.
Хуже, когда решение потом приходится объяснять — клиенту, службе комплаенса или регулятору. Если под рукой только «отказано системой» без разбора причин, банк не может ни защитить своё решение, ни быстро найти, где скоринг ошибается.
Как это работает
Четвёртый шаг здесь главный. Скоринг без объяснения — чёрный ящик, которому банк не может доверять и не может защитить перед клиентом. Помощник показывает, из чего сложился риск, поэтому решение остаётся проверяемым.
Кому подходит
Банкам и МФО с потоком заявок от нескольких сотен в месяц, где решения по типовым продуктам — потребкредиты, карты, POS-кредитование — принимаются по формализуемым правилам.
Что нужно от вас
Доступ к данным, на которых сейчас считается скоринг, и список источников, которые банк готов добавить. Правило, какие заявки специалист смотрит обязательно, а какие можно доверить автоматической проверке в рамках регламента банка.
Границы решения
Решение по кредиту помощник не принимает — в России это прямое регуляторное требование к банку, а не только вопрос доверия. Он не заменяет проверку на мошенничество и не работает с заявками без истории — новым клиентам без данных нужен отдельный процесс. Для банковских данных мы рекомендуем контур на сервере банка: по рынку 68% внедрений генеративного ИИ в России уже сделаны on-prem, а в банках и ИТ проникновение — 80–90% (generation-ai.ru, 02.2026).
С чего начать
Разбор задачи — бесплатно, 40 минут: покажем на исторических заявках, что увидел бы скоринг там, где решение уже известно. Дальше аудит процесса за 150 000 ₽, отраслевое внедрение — от 1 500 000 ₽, сопровождение 150 000–400 000 ₽ в месяц. Контур на серверах банка — от 2 500 000 ₽.
Сценарии применения ИИ — другие решения
Все решения направленияAI для автоматизации контекстной рекламы по марже
AI для онлайн-образования: автоматическая генерация заданий
AI для продуктовых команд: перевод технических текстов
AI-Performance: Рост мотивации и эффективности 1:1
AI-агент для карьерного планирования и развития сотрудников
AI-агент для службы поддержки: разбирает и закрывает обращения
AI-анализ отзывов: обработка в 10 раз быстрее
AI-аудит процессов найма на предмет скрытой предвзятости и автоматизация DEI-стратегии

Готовы передать рутину
ИИ-сотрудникам?
За 30 минут разберём задачу, которая съедает время команды, и честно скажем, стоит ли отдавать её ИИ.