Онлайн займ на карту сегодня может получить даже тот, кто еще вчера не проходил классическую проверку кредитной истории. Всё благодаря стремительной эволюции инструментов оценки кредитоспособности — от бумажных анкет и банковских звонков к цифровым следам и искусственному интеллекту. Новые технологии не просто упрощают доступ к займам, но и делают кредитный рынок точнее, справедливее и инклюзивнее. В этой статье мы разберем, как именно это работает, почему традиционные методы больше не справляются и какие решения уже приносят плоды.
Ограниченность традиционного скоринга стала тормозом для рынка
Традиционные системы скоринга — это те самые «баллы» от кредитных бюро, которые складываются из истории займов, просрочек и текущих долгов. Проблема в том, что такие данные есть далеко не у всех. Более 1,4 миллиарда человек по всему миру, по данным Всемирного банка, не имеют кредитной истории. В России по информации НБКИ — около 30% граждан либо никогда не брали кредитов, либо делали это слишком давно.
Кто попадает в эту «серую зону»?
- Студенты и молодые специалисты
- Индивидуальные предприниматели
- Самозанятые
- Мигранты
- Люди, погашающие кредиты без единой просрочки, но не имеющие активных кредитных продуктов
Кроме того, классический скоринг не учитывает множество поведенческих и социальных факторов, которые могли бы рассказать о заемщике больше, чем просто сумма его прошлых займов. Например, человек может исправно платить аренду, иметь стабильный доход, но из-за отсутствия формального кредитного опыта получить отказ.
Новые источники данных радикально расширяют картину платежеспособности
Чтобы понять, как развивается современный скоринг, нужно взглянуть на те данные, которые сейчас активно используют финтех-компании и даже банки.
Это не просто транзакции — это цифровой портрет клиента в динамике.
| Источник данных | Что оценивается |
|---|---|
| Поведение в мобильных приложениях | Частота использования, стабильность активности |
| Геолокация | Постоянство маршрутов, посещение рабочих мест |
| Платежи за мобильную связь и ЖКУ | Регулярность, отсутствие просрочек |
| Покупки на маркетплейсах | Финансовые привычки, склонность к импульсивным тратам |
| Социальные сети | Социальные связи, уровень образования, стабильность окружения |
| Поведение в браузере | Поисковые запросы, посещаемые ресурсы |
Эти данные помогают сформировать «цифровой след» — модель, отображающую реальную платежную дисциплину. Например, человек может не иметь кредитной истории, но всегда вовремя оплачивать мобильный счет, арендовать одну и ту же квартиру три года и стабильно тратить определённую сумму на еду и транспорт. Эти сигналы говорят о его финансовой дисциплине не хуже классического скоринга.
Искусственный интеллект и машинное обучение обеспечивают персонализированный скоринг
Алгоритмы машинного обучения не просто анализируют данные — они обучаются на них. Благодаря этому возможно выявление неочевидных паттернов, которые человек в ручном режиме не увидит. Например, нестабильная активность по будням может говорить о сезонной занятости, а внезапное увеличение расходов на определённую категорию товаров — о жизненном событии (переезд, рождение ребенка и т.д.).
Реальные кейсы:
- Upstart (США): внедрила AI-модель, которая учитывает более 1000 параметров. Она позволила одобрять на 27% больше заявок при том же уровне дефолтов.
- Scorista (Россия): ML-модель анализирует заемщика за 2 минуты и дает точность прогноза до 92%.
- Tala (Филиппины, Кения): использует данные со смартфона, чтобы предсказывать, вернет ли заемщик $50 в течение 30 дней. Уровень возврата — более 85%.
Особенность таких решений — адаптивность. Алгоритм подстраивается под макроэкономическую ситуацию, сезонность, инфляцию, поведение заемщиков в конкретном регионе. Это значит, что даже в условиях кризиса модель сохраняет высокую точность.
Эти технологии улучшают инклюзивность и снижают риски
Многие компании изначально создают скоринговые модели, ориентированные не на снижение рисков, а на расширение доступа. Цель — открыть кредитные продукты тем, кто раньше был «за бортом».
| Категория заемщиков | Прошлая ситуация | Сейчас, с альтернативным скорингом |
|---|---|---|
| Самозанятые | Отказы из-за отсутствия справки 2-НДФЛ | Оценка по транзакциям и стабильности дохода |
| Молодежь (18–25 лет) | Недостаточный возраст или кредитный опыт | Оценка по активности, цифровому следу |
| Мигранты | Нет кредитной истории в РФ | Использование мобильных и поведенческих данных |
| Люди после банкротства | Автоматический отказ | Оценка по текущей финансовой стабильности |
При этом важно: технологии позволяют не только расширить охват, но и снизить уровень риска. Например, по исследованиям McKinsey, гибридные модели скоринга сокращают уровень просрочки в микрофинансовом секторе на 15–25% в первый год внедрения. Это достигается за счет более точного «портретирования» заемщика и раннего выявления рисков.
Заключение: как внедрять технологии кредитного анализа в жизни и бизнесе
Главный вывод:
Будущее кредитного анализа — за технологиями, которые делают процесс более человечным, а решения — более точными. Искусственный интеллект, поведенческий анализ и цифровой след — не фантастика, а уже действующие инструменты, меняющие реальность.
Зачем это нужно заемщику?
- Получить доступ к займам, даже если у тебя нет «классической» кредитной истории
- Быстрее и проще проходить проверку
- Пользоваться справедливыми условиями благодаря индивидуальной оценке
Зачем это бизнесу?
- Расширять клиентскую базу без повышения рисков
- Снижать долю просрочек
- Повышать лояльность за счет точной персонализации
Рекомендации: первые шаги
- Для заемщика:
- Следите за своей цифровой репутацией: платите вовремя, не допускайте хаотичной активности.
- Используйте финансовые приложения, которые интегрируются с финтехом — это уже часть вашей оценки.
- Не бойтесь новых МФО и онлайн-сервисов — они часто более технологичны, чем банки.
- Для бизнеса:
- Внедряйте гибридные скоринговые модели с ИИ.
- Инвестируйте в аналитику пользовательских данных.
- Тестируйте поведенческие сигналы — от трат до времени активности.
Сомнения, которые стоит отбросить:
- «ИИ ошибется — лучше вручную» — статистика доказывает обратное.
- «Это нарушение приватности» — данные обрабатываются с согласия, и часто защищены лучше, чем в старых бюрократических системах.
- «Это только для больших компаний» — на рынке есть SaaS-решения для микрофинансов, стартапов и банков всех масштабов.
Технологии — это не про замену людей. Это про расширение возможностей. И если раньше доступ к деньгам зависел от кредитной истории, то сегодня — от вашей цифровой прозрачности и финансовой дисциплины.
Вопросы и ответы
❓ 1. Почему традиционные методы оценки кредитоспособности устарели?
✅ Ответ:
Традиционные методы опираются на кредитную историю и официальные доходы, что исключает миллионы людей без формальной финансовой активности. Они не учитывают поведение, цифровой след и текущую платежную дисциплину, что снижает точность оценки и ограничивает доступ к займам для новых категорий заемщиков.
❓ 2. Какие данные используют современные скоринговые модели?
✅ Ответ:
Современные модели используют альтернативные и поведенческие данные: транзакции, геолокацию, активность в приложениях, платежи за услуги, поведение в интернете и даже соцсети. Это помогает сформировать более полный и актуальный портрет заемщика.
❓ 3. Как ИИ улучшает кредитный скоринг?
✅ Ответ:
Искусственный интеллект и машинное обучение анализируют сотни параметров, выявляют сложные паттерны и адаптируются к изменению поведения заемщика и экономической ситуации. Это повышает точность прогноза и снижает уровень дефолтов.
❓ 4. Безопасно ли использовать цифровые данные для оценки заемщика?
✅ Ответ:
Да, при соблюдении законодательства о персональных данных (например, ФЗ-152 в России) и согласии клиента, использование таких данных не только безопасно, но и выгодно: оно позволяет получить более справедливую и индивидуальную оценку, повышая шансы на одобрение займа.
Автор статьи
Дарья Козлова — Руководитель направления цифровой аналитики в финтех-компании MetrikaData
Я закончила Финансовый университет при Правительстве РФ и, кажется, с первого же кейса по риск-оценке поняла: цифры рассказывают о человеке больше, чем анкеты. Особенно, если смотреть глубже — не в прошлое, а в поведение и контекст. Сегодня я работаю с алгоритмами, которые оценивают заемщика по реальной жизни, а не только по кредитному досье. Это позволяет сделать скоринг умнее, а финансовую систему — доступнее.
Пишу о технологиях и данных для «Банки.ру», TG-канала «Финтех в лицах», а недавно вышел мой авторский разбор по скорингу для спецпроекта «Цифра недели» на vc.ru. Меня больше всего вдохновляют примеры, где машинное обучение помогает реальным людям получить одобрение тогда, когда все остальные отказывали.
Моя задача — объяснить сложное простыми словами и показать, что технологии в финансах — это не про холодные алгоритмы, а про возможность быть понятым системой. Даже если ты вне шаблона.
Источники
- ИИ “опрозрачил” кредитные истории россиян — ComNews (март 2024)
- Алгоритмы решают, кому давать деньги: ИИ меняет рынок — RBC (апрель 2025)
- Новая эра в кредитном скоринге: как ИИ помогает оценивать заемщиков — JetLend (2024)
- Искусственный интеллект в финансах: кто кого замещает? — Snob (июнь 2025)
- ИИ в помощь: как МТС Банк оценивает заемщиков — Forbes (2025)
- Построение скоринговой карты: как создать эффективную — Dynamika (2025)