BTC $67 359 -0.21%Золото $2 341 +0.55%USD/RUB 93.42 +0.43%EUR/RUB 101.77 +0.38%Brent $67.24 -0.81%МосБиржа 2 854 +1.02%BTC $67 359 -0.21%Золото $2 341 +0.55%USD/RUB 93.42 +0.43%EUR/RUB 101.77 +0.38%Brent $67.24 -0.81%МосБиржа 2 854 +1.02%BTC $67 359 -0.21%Золото $2 341 +0.55%USD/RUB 93.42 +0.43%EUR/RUB 101.77 +0.38%Brent $67.24 -0.81%МосБиржа 2 854 +1.02%
Юрлица
ИН
Korp&Co visual
ИИ научили предсказывать просрочки по кредитам за два месяца
#139682 · 23.07.2026
Юрлица

ИИ научили предсказывать просрочки по кредитам за два месяца

Искусственный интеллект начал вычислять приближение финансового кризиса у заемщиков за четыре–восемь недель до первой просрочки. Новая технология анализирует изменение потребительских привычек, позволяя банкам заранее корректировать риски в условиях, когда доля невозвратных кредитов в отрасли уже превысила 13%.

Традиционный финансовый скоринг опирается на исторические данные, которые фиксируют проблемы клиента уже постфактум. Однако модель, представленная владельцем ПАК «Эвирис» Валерием Курышевым, фокусируется на опережающих индикаторах. К ним относятся отказ от подписок, переход на более дешевые товары, смена привычных маршрутов и прекращение инвестиций. Анализ этих паттернов позволяет выявить потенциального должника задолго до формального дефолта.

Основным препятствием для внедрения таких систем остается разрозненность данных, хранящихся у ритейлеров, страховщиков и телеком-операторов. Сейчас две трети банков сталкиваются с нехваткой информации из-за регуляторных барьеров и опасений бизнеса раскрывать клиентские базы. Решением проблемы могут стать защищенные вычислительные среды, где партнеры обмениваются данными без раскрытия исходных сведений. По расчетам ИТ-холдинга Т1, применение такого подхода для банка с портфелем в 300 млрд рублей способно принести более 200 млн рублей дополнительной маржи в год за счет снижения доли проблемных займов.

Комментарии (0)

Оставить комментарий

Пока нет комментариев. Будьте первым!