Nasza oferta
Sztuczna inteligencja w roli analityka kredytowego
Podpisanie umowy kredytowej poprzedzone jest badaniem zdolności i wiarygodności kredytowej wnioskującego. Przez lata decyzję podejmował człowiek, analizując dostarczone mu dokumenty dochodowe i zapisy w zewnętrznych rejestrach. Dziś coraz częściej pomaga mu w tym sztuczna inteligencja (AI), czyli algorytm komputerowy, który w krótkim czasie analizuje mnóstwo danych z różnych źródeł. Przyjrzyjmy się bliżej, jak to działa i co to dla nas oznacza.
Sposób działania sztucznej inteligencji
Sztuczna inteligencja nie patrzy tylko na to, ile zarabia potencjalny kredytobiorca, czy ma już jakieś zobowiązania i jak wywiązuje się z ich regulowania. W krótkim czasie może sprawdzić o wiele więcej danych niż człowiek, znaleźć zależności, które umknęłyby analitykowi kredytowemu. Wynika to z faktu, że AI „uczy się” na podstawie danych o milionach ludzi, którzy brali już kredyty, analizuje kto regulował raty terminowo, a kto miał problemy. Dzięki temu potrafi znaleźć ukryte zależności i przewidzieć, z większym prawdopodobieństwem, czy wnioskujący o pożyczkę będzie dobrym klientem.
W wyniku tego procesu AI tworzy scoring kredytowy, czyli cyfrową ocenę wiarygodności klienta. Im jest ona wyższa, tym większe prawdopodobieństwo, że klient dostanie kredyt, na dodatek na atrakcyjnych warunkach.
Znaczenie AI dla oceny ryzyka kredytowego
Zastanawiając się nad znaczeniem AI w procesie oceny ryzyka kredytowego, w pierwszej kolejności trzeba wspomnieć o szybkości działania. Sztuczna inteligencja potrafi przeanalizować dostarczone jej dane i podjąć wstępną decyzję kredytową o wiele szybciej niż człowiek, co ma szczególne znaczenie zwłaszcza przy kredytach hipotecznych. Kolejny atut AI, to jej obiektywność i brak uprzedzeń. Decyzja zostaje podjęta tylko w oparciu o suche dane, emocje i wrażenia związane z klientem nie mają żadnego znaczenia.
Kolejna rzecz, to szersze spojrzenie na ryzyko. Sztuczna inteligencja może dostrzec czynniki umykające analitykowi a świadczące o wiarygodności (lub jej braku) wnioskującego o pożyczkę. Może to być na przykład regularne płacenie rachunków za prąd czy gaz, a nawet (przy zachowaniu jego prywatności) pewne wzorce zachowań dotyczące operacji bankowych.
Warto dodać, że dzięki dokładniejszej ocenie ryzyka kredytowego, więcej osób może mieć szansę na otrzymanie kredytu, zwłaszcza młodych, które dopiero budują swoją historię kredytową lub pracujących na własny rachunek.
To już się dzieje
Chińska firma Ant Group, związana z serwisem Alibabą, używa zaawansowanej AI do oceny milionów ludzi. System Sesame Credit sprawdza nie tylko na finanse, ale też zachowania zakupowe i kontakty społeczne klientów, dzięki czemu wiele osób bez tradycyjnej historii kredytowej mogło dostać małe pożyczki.
W Stanach Zjednoczonych firmy technologiczne używają sztucznej inteligencji do analizowania nietypowych danych, np. historia płatności za telefon, żeby ocenić tych, którzy nie korzystali dotąd zbyt często lub wcale z produktów kredytowych. Firmy Zest AI i Upstart pomagają bankom tworzyć dokładniejsze modele scoringowe. W Singapurze firma finbots.ai oferuje specjalną platformę do tego typu działań.
W Europie banki coraz częściej używają AI do automatycznego sprawdzania wniosków o kredyt, co przyspiesza pracę i zmniejsza koszty.
W Japonii SBI Sumishin Net Bank razem z firmą Hitachi stworzył system scoringowy oparty na AI, który potrafi bardzo dokładnie ocenić ryzyko kredytowe, analizując ogromne ilości danych. Konkretne liczby dotyczące wpływu tego systemu na wskaźniki niespłacalności lub wzrost sprzedaży nie są publikowane, ale już sam wdrożenia zaawansowanej technologii AI do procesu oceny ryzyka kredytowego, sugeruje, że bank spodziewa się poprawy jakości udzielanych kredytów i optymalizacji swoich operacji. O skuteczności systemu mogą też świadczyć wysokie oceny satysfakcji klientów w zakresie pożyczek ratalnych udzielanych przez SBI Sumishin Net Bank.
Mniej kłopotów, wyższe zyski.
Znalezienie dokładnych, publicznie dostępnych danych liczbowych, które jednoznacznie pokazują wpływ zastosowania konkretnych systemów AI na spadek złych kredytów lub wzrost sprzedaży w poszczególnych instytucjach finansowych jest niezmiernie trudne. Firmy często traktują te dane jako informacje zastrzeżone. Jednakże, na podstawie dostępnych raportów i analiz, można wskazać pewne trendy.
Spadek wskaźnika niespłacalności – niektóre firmy wdrażające rozwiązania AI w ocenie kredytowej chwalą się znacznym spadkiem wskaźników niespłacalności w porównaniu z tradycyjnymi metodami. Na przykład, firma Upstart, wykorzystująca sztuczną inteligencję przy ocenie wniosków kredytowych złożonych na swojej platformie pożyczkowej, twierdzi, że osiąga o 75% lepszą dokładność w przewidywaniu niespłacalności w porównaniu do tradycyjnych modeli scoringowych. Inna firma, Zest AI, raportowała 15-procentową redukcję wskaźnika niespłacalności u swoich klientów.
Wzrost akceptacji wniosków i sprzedaży – dzięki temu, AI potrafi dokładniej ocenić ryzyko kredytowe, możliwa jest akceptacja wniosków kredytowych złożonych przez osoby, które w tradycyjnym systemie mogłyby zostać odrzucone. Zest AI informowała o 30-procentowym wzroście liczby zatwierdzonych wniosków przy jednoczesnym spadku niespłacalności. Także Upstart twierdzi, że wykorzystując sztuczną inteligencję jest w stanie udzielić więcej pożyczek przy niższym ryzyku.
Przytoczone dane wskazują, że AI może pomóc w poprawieniu „jakości” udzielanych kredytów. Dzięki dokładniejszej ocenie ryzyka, banki powinny rzadziej udzielać pożyczek osobom, które z wysokim prawdopodobieństwem będą miały problemy z ich spłatą. W efekcie w portfelu kredytowym instytucji kredytowych będzie mniej kredytów przeterminowanych, ,co powinno się przełożyć na atrakcyjniejsze warunki finansowania dla wszystkich kredytobiorców.
Dokładniejsza ocena ryzyka może również prowadzić do wzrostu sprzedaży kredytów. Wynika to z faktu, że AI może zidentyfikować osoby, które są wiarygodne, ale w tradycyjnym systemie mogłyby zostać odrzucone z powodu braku idealnej historii kredytowej. Tym samym bank może bezpiecznie udzielić im pożyczki, zwiększając swój wolumen sprzedaży. Firmy wdrażające systemy AI coraz częściej chwalą się zwiększeniem liczby udzielonych kredytów przy jednoczesnym utrzymaniu lub obniżeniu wskaźnika tych „kłopotliwych”. To z kolei przekłada się na niższe koszty obsługi procesu kredytowego, a tym samym wyższe zyski instytucji finansowych.
Zagrożenia związane ze sztuczną inteligencją
Oczywiście, nie wszystko jest idealne. Jednym z problemów związanych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji jest arbitralne podejmowanie decyzji przez system, bez podania konkretnego uzasadnienia. Czasami trudno zrozumieć, dlaczego AI zaproponowała takie a nie inne rozwiązanie. Brak przejrzystości może utrudniać odwołanie się od negatywnej decyzji kredytowej. Stąd tak ważne są jakość danych, zastosowane algorytmy i specyfika portfela klientów danej instytucji.
Kolejny problem, to ryzyko przenoszenia uprzedzeń. Jeśli dane, na których uczy się sztuczna inteligencja nie są obiektywne, algorytm może powielać uprzedzenia, sprawić, że osoby mieszkające w określonych rejonach, wykonujące pewne zawody, posiadające określone pochodzenie etniczne będą traktowane jako mniej wiarygodne.
Ważna jest też prywatność i bezpieczeństwo danych klientów. AI operuje na ogromnych ilościach informacji, dlatego konieczne jest wdrożenie różnego rodzaju zabezpieczeń, by zminimalizować ryzyko, że trafią one w niepowołane ręce lub będą wykorzystane w niewłaściwy sposób.
Tytułem podsumowania
Śmiało można powiedzieć, że powszechne zastosowanie sztucznej inteligencji w procesie badania zdolności i wiarygodności kredytowej wnioskodawcy zrewolucjonizuje proces udzielania kredytów – będzie on szybszy, bardziej obiektywny, pozwoli większej liczbie osób na otrzymanie finansowania Trzeba jednak pamiętać też o zagrożeniach związanych z zastosowaniem AI i pilnować, by algorytm był sprawiedliwy i bezpieczny dla każdego z nas. Dziś już chyba nie ma wątpliwości, że przyszłość pożyczania pieniędzy będzie w coraz większym stopniu kształtowana przez sztuczną inteligencję, dlatego ważne jest, abyśmy rozumieli, jak ona działa, jakie dane wykorzystuje w przeprowadzanych analizach.
Tak wiedza przyda się każdemu, bo AI coraz częściej wykorzystywana jest w innych dziedzinach życia, algorytmy decydują komu wysłać określoną ofertę marketingową, jak wysoki limit przyznać osobie chcącej skorzystać z usługi „kup teraz, zapłać później” i o wielu innych rzeczach. Oto kilka przykładów:
chatboty i wirtualni asystenci – wiele firm integruje chatboty oparte na AI w swoich aplikacjach i stronach internetowych, by odpowiadały na pytania dotyczące produktów, ale także zbierały wstępne informacje od klientów zainteresowanych dodatkowymi usługami (np. finansowymi, programem lojalnościowym);
personalizowane oferty – analizując dane dotyczące klientów (np. historię zakupów, ich zainteresowania, status rodzinny, inne preferencje) można prezentować im oferty precyzyjnie odpowiadające ich preferencjom i oczekiwaniom;
wsparcie agentów – sztuczna inteligencja coraz częściej wspomaga pracowników działów obsługi klienta, dostarczając im w czasie rzeczywistym informacje o profilu danej osoby, przekazując sugestie najlepszych rozwiązań dla niej.
Zbierając informacje o możliwościach AI w różnych obszarach, można sobie wyobrazić udzielanie tradycyjnych kredytów konsumenckich przez aplikację firmy zupełnie niezwiązanej z finansami, np. przewoźnika lotniczego. Takie możliwości daje bowiem integracja ofert konkretnej firm handlowo-usługowej z propozycjami instytucji finansowych i algorytmami pozwalającymi na szybką oceną ryzyka kredytowego. Tym samym firmy będą mogły oferować klientom spersonalizowane usługi z różnych dziedzin w miejscu i czasie, w którym ich potrzebują.
Strefa Agenta
Skontaktuj się z nami!
Kursy walut
| Kurs walut Notowanie z: 2025-07-14 | |||
|---|---|---|---|
| USD | 3,6475 | 0.12% | 0.0043 zł |
| EUR | 4,2614 | 0.12% | 0.0051 zł |
| CHF | 4,5760 | 0.14% | 0.0065 zł |
| GBP | 4,9151 | 0.33% | 0.0163 zł |
- Proszę wypełnić to pole
- Proszę wypełnić to pole
- Proszę wypełnić to pole
Nasi partnerzy
