Как технологии переписывают правила рынка альтернативного кредитования
Искусственный интеллект плотно вошел в мир российского финтеха. Технология уже перестала быть экспериментом и заняла видное место в арсенале стратегических инструментов. Примерно 61% инновационных проектов в финтехе сфокусированы на технологиях искусственного интеллекта. ИИ-трансформация набирает серьезные обороты, становясь для бизнеса бустером ключевых операций. Особенно быстро технологии проникают в сегмент альтернативного кредитования — здесь ИИ меняет подход к скорингу, противодействию фроду и обслуживанию клиентов.
О том, как искусственный интеллект трансформирует рынок микрофинансирования, рассказывает сооснователь и член совета директоров Cyberbird Fintech Group Валерий Бабушкин.
Рынок финансовых технологий активно развивается: только за первый квартал 2025 года он увеличил объем на 16,11% по сравнению с периодом прошлого года и составил почти 66 млрд руб. Сегодня финтех переживает новую фазу развития, фокусируясь на устойчивости и изменениях внутренней архитектуры.
В основе новых бизнес-моделей финтеха сегодня находятся открытые API, биометрия и искусственный интеллект. Компании создают мощный технологичный фундамент для персонализации продуктов, кредитовании внутри сервисов, интеграции со сторонними ресурсами и автоматизации ключевых процессов. Так, например, только ИИ может позволить бизнесу достигать ROI в 20–30% за счет оптимизации затрат и повышения эффективности работы.
Фундаментальные изменения в финансовом секторе связаны с тем, что компании перестают использовать ИИ точечно и начинают внедрять комплексные агентские системы, охватывающие сразу несколько процессов. Такой подход во многом продиктован тем, что привязка ИТ-архитектуры к одной конкретной LLM или ML-модели повышает риски и снижает гибкость бизнеса. В ответ на это рынок движется в сторону модульных решений — ожидается, что уже к 2027 году компании будут использовать специализированные модели ИИ в три раза чаще, чем универсальные языковые модели общего назначения.
Отрасль альтернативного кредитования входит в число самых технологичных сегментов финтеха. Микрофинансовые организации активно внедряют автоматизацию, чтобы в условиях строгих регуляторных требований поддерживать рост и снижать операционные издержки. Сегодня уже более 50% компаний на рынке альтернативного кредитования используют ИИ-технологии собственной разработки. Интеллектуальные системы помогают оценивать кредитоспособность заемщиков и риски, оптимизировать работу с клиентами и эффективно бороться с кибермошенничеством.
Оценка кредитоспособности заемщиков с применением ИИ выводит скоринг на качественно новый уровень. В отличие от классических моделей, которые опираются на ограниченный набор данных — доход, занятость, кредитную историю, — системы на базе искусственного интеллекта анализируют тысячи параметров, включая цифровое поведение, паттерны пользования сервисами и другие сведения. Такой подход позволяет “умным” моделям работать со слабоструктурированными данными, одновременно обрабатывать сотни признаков и выявлять глубокие скрытые взаимосвязи, которые невозможно заметить вручную.
Для микрофинансовых организаций качественный быстрый скоринг — залог устойчивого роста в рамках определенного риск-аппетита. Доступ к большему числу факторов и более сложным закономерностям повышает надежность принятия кредитных решений.
Искусственный интеллект также значительно оптимизирует процесс взыскания. Изначально collection основывался на фиксированных скриптах, ручной обработке данных и единому подходу ко всем должникам. Такая модель работы слабо адаптивна к поведенческим сценариям заемщиков и значительно снижает качество работы с клиентами. Внедрение ИИ-технологий упрощает этот процесс, экономя время и средства компаний. Минута работы ИИ-ассистента, по оценкам крупных банков, в 3–5 раз дешевле минуты работы специалиста. Модели на основе искусственного интеллекта глубоко анализируют историю взаимодействия клиента с сервисом, финансовые паттерны и прочие индикаторы, чтобы определить оптимальный сценарий взыскания.
Data-driven подход основывается на объективных данных, а не субъективных оценках, что позволяет не применять строгие модели взыскания к добросовестным заемщикам и, наоборот, более точно управлять рисками проблемных клиентов. По данным исследования EOS Group, более 50% заемщиков допускают просрочку неумышленно: они либо забывают о платеже, либо задерживают его всего на несколько дней — и в большинстве случаев готовы оперативно решить этот вопрос.
В маркетинге искусственный интеллект оптимизирует деятельность благодаря гиперперсонализации. ИИ помогает финтех-компаниям более рационально подходить к маркетинговым расходам — меньше тратить средств на массовые кампании и выбирать путь точечной работы с каждым клиентом. Умные системы превращают данные о клиентах в эффективный инструмент адресной коммуникации. Основываясь на глубинной аналитике, компании могут предлагать клиентам не просто продукты, а формировать персональные финансовые траектории. Такой подход повышает результативность кампаний и одновременно снижает расходы, превращая персонализацию в инвестицию, а не нагрузку на бюджет.
Качество взаимодействия с клиентом в финтехе становится таким же важным, как и персонализация маркетинга: даже небольшой негативный опыт может снизить лояльность к компании. По данным исследования HubSpot за 2024 год, 60% пользователей готовы отказаться от бренда после всего лишь одного негативного опыта обращения в поддержку. А 33% клиентов считают самой раздражающей проблемой длительное время ожидания. Поэтому внедрение ИИ-технологий в клиентское обслуживание можно считать настоящим маст-хэвом. Люди активно пользуются десятками онлайн-сервисов и они ожидают быстрого и точного решения вопроса в любое время суток. Цифровые помощники работают круглосуточно, не берут отпуск и могут заменять более 20 сотрудников.
Умные чат-боты на базе генеративного ИИ обрабатывают до 85% типовых запросов без участия человека, а предиктивная аналитика помогает заранее выявлять потенциальные проблемы клиентов и предлагать им решения до того, как они возникнут.
В борьбе с фродом внедрение ИИ-технологий уже стало нормой — для этих целей его применяет 46% финансовых компаний. Опыт внедрения искусственного интеллекта в антифрод-системы уже доказал, что благодаря ему можно значительно снизить уровень мошенничества и долю ложных срабатываний систем. Одно из главных преимуществ внедрения ИИ в антифрод — это обучаемость системы. На основе массивов данных и смоделированных сценариев алгоритмы прогнозируют новые риски и быстро адаптируются, предупреждая атаки мошенников. Но стоит отметить, что нередко интеллектуальные антифрод-системы сталкиваются с ИИ-угрозами со стороны киберпреступников. Речь идет о генераторах текста и аудио, card‑testing ботах или же deepfake‑платформах.
Искусственный интеллект продолжит усиливать свои позиции на финтех-рынке, постепенно становясь базовой инфраструктурой отрасли. В ближайшие годы особое развитие получит эмоциональный ИИ, позволяющий компаниям выстраивать более эмпатичное и точное взаимодействие с пользователями за счет анализа эмоционального состояния клиентов по текстовым и голосовым сообщениям, видеозаписям и даже показателям спортивных трекеров. Параллельно ИИ будет активнее внедряться и во внутренние процессы — от обучения до адаптации персонала — здесь возможности ИИ пока недооценены. “Цифровые наставники” смогут ускорять адаптацию сотрудников к работе и снижать нагрузку на команды. Роль ИИ в финтехе заметно смещается в сторону стратегического ресурса, напрямую влияющего на эффективность и конкурентные преимущества компаний.
