Пн – Вс: 8–21 по НСК

📞+7 383 380-81-89
Telegram Макс
Записаться на демо
ГлавнаяAI-решения для бизнесаСценарии применения ИИИИ-скоринг для банков: расчёт риска по заявке на кредит

ИИ-скоринг для банков: расчёт риска по заявке на кредит

Считает риск-скор по заявке за секунды и показывает, из чего он сложился. Решение по кредиту всегда принимает кредитный специалист.

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

1Приходит заявка на кредитв отделении, приложении или онлайн2Помощник собирает данныекредитная история и источники банка3Считает риск-скори показывает, что на него повлияло4Специалист видит разбора не просто цифру без объяснения5Специалист принимает решениеодобряет, отказывает, меняет условия
Как считается риск-скор по заявке

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 направления →

AI для автоматизации контекстной рекламы по марже

Настраиваем ставки и бюджет по реальной прибыли из вашей CRM и 1С, а не только по кликам, которые видит рекламный кабинет.

AI для онлайн-образования: автоматическая генерация заданий

Описание кейса: EdTech-команда тратила дни на генерацию проверочных заданий.   Решение от La-chatte: AI анализировал учебный модуль и предлагал тесты с вариантами ответов и объяснениями. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под […]

AI для продуктовых команд: перевод технических текстов

Описание кейса: Команда писала сложные и длинные changelogs, которые никто не читал.   Решение от La-chatte: AI превращал технические описания в ясные тексты для разных аудиторий. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-Performance: Рост мотивации и эффективности 1:1

Описание кейса: HR-отдел не успевал проводить 1:1 на регулярной основе.   Решение от La-chatte: AI выдавал рекомендации, трекал OKR и генерировал самооценку. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под специфику отрасли и […]

AI-агент для карьерного планирования и развития сотрудников

Описание кейса: IT-компания хотела снизить внутреннюю текучку и улучшить карьерные треки.   Решение от La-chatte: AI анализировал интересы, навыки и возможности, предлагая персональные шаги в развитии. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-агент для службы поддержки: разбирает и закрывает обращения

Снимает с операторов поток одинаковых вопросов: простое закрывает сам со ссылкой на документ, сложное передаёт человеку вместе с готовым разбором.

AI-анализ отзывов: обработка в 10 раз быстрее

Описание кейса: Компания получала тысячи отзывов в открытых формах и не успевала обрабатывать.   Решение от La-chatte: AI категоризировал фидбек по темам, тревожным сигналам и критичности. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-аудит процессов найма на предмет скрытой предвзятости и автоматизация DEI-стратегии

Описание кейса: IT-компания хотела снизить барьеры для женщин и представителей меньшинств.   Решение от La-chatte: Запустили AI-проверку объявлений, анкет и процессов, дали рекомендации по улучшению. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под […]
La-Chatte

Готовы передать рутину
ИИ-сотрудникам?

За 30 минут разберём задачу, которая съедает время команды, и честно скажем, стоит ли отдавать её ИИ.

    Что вас интересует?