НБУ советует банкам использовать искусственный интеллект при кредитовании населения
Вопросы идентификации и контроля рисков при кредитовании населения остаются актуальными для банков. Использование искусственного интеллекта (ИИ) может ускорить эти процессы и улучшить их качество.
"Опыт развитых стран доказывает эффективность использования финучреждениями ИИ не только для скоринга и организации работы колл-центров, но и при заключении договоров с клиентами и проверки документов, что, безусловно, повышает качество и точность сложных процессов. Кроме того, это мощный инструмент для моделирования будущих потребностей клиентов ", – сказала она.
Возобновление кредитования
Как отметила Рожкова, розничное кредитование в Украине продолжается даже в условиях полномасштабной войны, но уровень проникновения (соотношение предоставленных ссуд к ВВП) исторически достаточно низок по сравнению с европейскими странами - около 3% по сравнению с 25%, например, в Польше.
По ее словам, беззалоговое потребительское кредитование обычно первым возобновляется после кризиса, на сегодня это направление является в нашей стране флагманским, подпитывая конкуренцию банков и небанковских финучреждений и развитие технологических решений.
Финучреждения в режиме реального времени приспосабливаются к изменениям в структуре экономики: высокий уровень безработицы, изменение уровня доходов в секторах, большое количество ВПЛ, мобилизация клиентов и т.д.
Кроме того, директор Департамента финансовой стабильности НБУ Первин Дадашова сообщила, что двигателем оживления розничного кредитования является рост реальных доходов населения и определенное улучшение потребительских настроений по сравнению с низким уровнем в начале полномасштабной войны.
"О кредитном буме пока речь не идет. Для "разогрева" рынка банкам приходится прилагать значительные усилия, расширять круг клиентов, в том числе и за счет категорий, кредитование которых было на паузе с начала полномасштабной войны", - сказала она.
Скоринг - это инструмент для определения клиентов, которые вернут кредит, потенциальных мошенников и т.д. Результаты моделирования позволяют оценить риски невозврата кредитов и одновременно не отказывать потенциально вернувшим деньги.