Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене

Искусственный интеллект в кредитовании: новые стандарты, регулирование и практика российских банков

Последние два года искусственный интеллект перестал быть «модной технологией» в банках и стал полноценной инфраструктурой, на которой держится кредитование, риск-менеджмент, обслуживание клиентов и даже финансовый надзор. Сегодня эту тему невозможно обойти, особенно перед масштабными изменениями, которые внедряют банки, Центральный банк РФ и регуляторы стран ЕАЭС. ИИ влияет на всё: от того, одобрят человеку кредит, до того, как бизнес получит финансирование и какие риски увидит банк. А значит — и на всех заёмщиков, и на рынок недвижимости, и на финансовую стабильность в целом. Согласно докладу Банка России об искусственном интеллекте (ноябрь 2025), главная тенденция года — переход от простых генеративных моделей к агентскому ИИ. Это системы, которые способны самостоятельно анализировать, принимать решения и выполнять действия без участия человека. Мультиагентные платформы становятся нормой: ИИ анализирует данные, оценивает риски, предлагает решение, иногда даже сам формирует операцию.
Оглавление

Последние два года искусственный интеллект перестал быть «модной технологией» в банках и стал полноценной инфраструктурой, на которой держится кредитование, риск-менеджмент, обслуживание клиентов и даже финансовый надзор. Сегодня эту тему невозможно обойти, особенно перед масштабными изменениями, которые внедряют банки, Центральный банк РФ и регуляторы стран ЕАЭС.

ИИ влияет на всё: от того, одобрят человеку кредит, до того, как бизнес получит финансирование и какие риски увидит банк. А значит — и на всех заёмщиков, и на рынок недвижимости, и на финансовую стабильность в целом.

ГЛОБАЛЬНЫЕ ТЕНДЕНЦИИ

ИИ переходит от генеративных моделей к агентским системам

Согласно докладу Банка России об искусственном интеллекте (ноябрь 2025), главная тенденция года — переход от простых генеративных моделей к агентскому ИИ. Это системы, которые способны самостоятельно анализировать, принимать решения и выполнять действия без участия человека.

Мультиагентные платформы становятся нормой: ИИ анализирует данные, оценивает риски, предлагает решение, иногда даже сам формирует операцию. Человек пока остаётся в цепочке, но роль оператора постепенно сокращается.

ИИ стремительно дешевеет

Стоимость использования моделей падает в десятки раз ежегодно. Банки массово переходят на малые языковые модели (SLM), которые:

  • обучаются быстрее,
  • работают дешевле,
  • дают стабильный результат в узких задачах.

Это означает одно — использование ИИ перестаёт быть конкурентным преимуществом, оно становится «базовой потребностью» любой финансовой организации.

Open-source модели укрепляют позиции

Qwen, DeepSeek, Llama, Gemma, Mistral — этим моделям всё чаще доверяют банки. Благодаря архитектуре RAG ИИ получает доступ к актуальным данным и реже допускает ошибки, основанные на «предположениях».

Зарождается рынок AI Governance

Платформы контроля качества моделей, систем объяснимости, управления рисками — теперь обязательные элементы крупного банка. Регуляторы требуют:

  • прозрачности решений,
  • проверки на предвзятость,
  • контролируемости моделей.

ИИ должен быть не только умным — но и честным, прозрачным и предсказуемым.

РЕГУЛИРОВАНИЕ ИИ

Мировой подход

Международные регуляторы постепенно уходят от жёстких запретов к «мягким рамкам»:

  • кодексы этики,
  • добровольные стандарты,
  • требования объяснимости решений.

Главная задача — не душить инновации, но удерживать риски в приемлемых пределах.

Российская модель регулирования

ЦБ РФ использует технологически нейтральный и риск-ориентированный подход. В июле 2025 года банки приняли Кодекс этики ИИ, который регулирует:

  • недопустимость дискриминации,
  • прозрачность моделей,
  • обработку данных,
  • соблюдение прав клиентов.

ЦБ готовит методички, практические рекомендации и инструменты контроля. Впервые регулятор не просто надзирает, а помогает банкам безопасно использовать ИИ.

КАК БАНКИ ПРИМЕНЯЮТ ИИ СЕГОДНЯ

Материалы ЦБ и исследования Международного банковского совета показывают: ИИ используют прежде всего в четырёх направлениях.

  1. Риск-менеджмент и скоринг. ИИ анализирует:транзакции,
    историю поведения,
    погашение прошлых кредитов,
    макроэкономические данные,
    данные поставщиков и контрагентов (в случае бизнеса).Благодаря ИИ скорость и точность принятия решений растёт, но растёт и
    строгость скоринга.
  2. Обслуживание клиентов и контакт-центры. ИИ-агенты:дают консультации,
    помогают оформить заявку,
    находят нужные документы,
    сопровождают клиента по всему пути.
  3. Внутренние процессы.
    ООП, проверка документов, анализ рисков AML/CTF — всё автоматизируется.
  4. Финансовый надзор (SupTech).
    Регуляторы стран ЕАЭС используют ИИ для контроля операций и обнаружения нарушений.

ПРАКТИКА БАНКОВ

Сбербанк в своём недавнем сообщении рассказал, что ИИ стал ключевым инструментом в кредитовании предпринимателей. Система сама анализирует состояние бизнеса, его транзакции, динамику продаж, долговую нагрузку и формирует предложение.

Главные преимущества:

  • решение за минуты,
  • меньше ошибок аналитика,
  • быстрый доступ к финансированию.

При этом банк подчёркивает: финальное решение остаётся за человеком. Это важная часть — доверие к ИИ растёт, но без контроля живых специалистов рынок пока не готов жить.

ОПЫТ СТРАН СНГ И ЕАЭС

Азербайджан

Принята государственная стратегия по ИИ на 2025–2028 годы. Банки внедряют:

  • ML-скоринг,
  • прогнозирование просрочек,
  • чат-боты,
  • нейросетевой комплаенс,
  • автоматизацию AML-процедур.

Казахстан, Армения, Узбекистан

Активно развивают:

  • ИИ в кредитовании,
  • SupTech надзор,
  • речевые технологии,
  • автоматический анализ транзакций.

Рынок движется синхронно — требования к ИИ растут, и страны догоняют мировые стандарты.

РИСКИ

Даже с учётом роста технологий риски остаются значительными.

Модельные ошибки

ИИ может неверно оценить риск клиента при резкой смене экономической ситуации.

Предвзятость

Если данные некачественные — модель может ошибочно «отсекать» группы заёмщиков.

Ошибка отказа

Потенциально платёжеспособный клиент может получить отказ ИИ-системы.

Утечки данных

Особенно актуальны в задачах, где моделей много и они постоянно обучаются.

ВОЗМОЖНОСТИ

Помимо рисков, внедрение ИИ имеет так же и массу преимуществ. Возможностей, которые значительно упростят жизнь, в том числе, и в финансовой сфере:

  • Ускорение кредитования физических и юридических лиц.
  • Снижение операционных расходов банков.
  • Поддержка клиентов 24/7.
  • Повышение доступности кредитов.
  • Уменьшение уровня мошенничества.
  • Более точное прогнозирование рисков.

БУДУЩЕЕ КРЕДИТОВАНИЯ

Скоринг станет гибридным

LLM + SLM + классические модели → высокий уровень точности.

Банки будут принимать решения быстрее, но строже

Особенно по:

  • доходам,
  • транзакциям,
  • структуре расходов,
  • источникам средств.

Роль брокеров и консультантов вырастет

Потому что клиенту всё сложнее понять логику ИИ-модели.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Искусственный интеллект уже стал частью финансовой инфраструктуры, и банки перестают «экспериментировать» — они работают по новым стандартам, которые задают регуляторы. Для заёмщиков это означает одновременно ускорение процессов и рост требований. Для банков — снижение риска и повышение эффективности. Для рынка — качественный переход к новому уровню технологий, где важны прозрачность, этичность и доверие к алгоритмам.

ИИ — не временное решение. Это новая финансовая реальность, которая меняет кредитование так же сильно, как интернет изменил банки двадцать лет назад.

Искусственный интеллект в кредитовании: новые стандарты, регулирование и практика российских банков - ВКБ