Sektor finansowy nazywany od kilku lat nazywany nie bez powodu sektorem fintech (finansowo-technologiczny) przechodzi obecnie głęboką transformację, w której sztuczna inteligencja (AI) odgrywa rolę strategicznego czynnika napędowego. Automatyzacja procesów decyzyjnych, zwłaszcza w obszarze kredytowania i pożyczek, stała się kluczowym elementem podnoszenia efektywności operacyjnej, zwiększania bezpieczeństwa i poprawy jakości obsługi klienta. Systemy AI w ocenie zdolności kredytowej i zarządzaniu ryzykiem to już nie eksperyment, ale fundamentalny element strategii banków i fintechów.
Rewolucja w ocenie zdolności kredytowej napędzana sztuczną inteligencją
Tradycyjne metody oceny zdolności kredytowej opierały się głównie na statycznej analizie historii kredytowej i wskaźników finansowych. Nowoczesne podejście, wykorzystujące uczenie maszynowe (ML) i głębokie sieci neuronowe, pozwala instytucjom finansowym przejść od statycznej oceny do dynamicznego, ciągłego monitorowania ryzyka w czasie
rzeczywistym.
CZYTAJ TEŻ: Wpływ AI na modele decyzyjne i zarządzanie ryzykiem w organizacjach
Mechanizmy działania i rola danych w systemach wydawania decyzji kredytowych
Systemy AI w ocenie kredytowej, takie jak te bazujące na algorytmach Gradient Boosting Machines (GBM) czy Random Forest (machine learning), potrafią analizować setki, a nawet tysiące zmiennych jednocześnie. Analiza ta obejmuje:
- Tradycyjne dane finansowe – historię kredytową, dochody, zobowiązania, wzorce transakcyjne na koncie.
- Dane behawioralne – fluktuację wydatków, sposób korzystania z bankowości mobilnej i internetowej, aktywność w interfejsach bankowych.
- Dane alternatywne (alternative data) – zawierające historię opłat za media, analizę sentymentu w kontaktach z bankiem, dane z urządzeń IoT, a nawet analizę semantyczną zapytań do chatbota.
Takie podejście zwiększa inkluzywność, umożliwiając ocenę klientów bez tradycyjnej historii kredytowej. Dzięki wykorzystaniu Natural Language Processing (NLP), modele mogą również przetwarzać dane nieustrukturyzowane, takie jak dokumenty prawne czy komunikaty klientów, w celu wzbogacenia kontekstu oceny ryzyka.
Korzyści płynące z automatyzacji
Automatyzacja decyzji kredytowych przynosi wymierne korzyści zarówno instytucjom, jak i klientom. Nie sposób nie zauważyć ich zalet, do których zaliczamy:
- Szybkość i efektywność operacyjną – systemy AI mogą wydawać decyzje kredytowe niemal w czasie rzeczywistym. Znaczne przyspieszenie procesów, które dawniej trwały dni, jest ogromną przewagą konkurencyjną. Redukcja kosztów operacyjnych wynika z mniejszego zapotrzebowania na pracę manualną analityków i eliminacji błędów ludzkich.
- Precyzja i redukcja ryzyka – algorytmy ML identyfikują złożone, nieliniowe zależności i subtelne wzorce w danych, co prowadzi do dokładniejszych prognoz i lepszego przewidywania niewypłacalności (Modele PD i LGD). Wczesne sygnały ostrzegawcze pozwalają na proaktywną interwencję, co zmniejsza straty kredytowe.
- Personalizację ofert – dogłębna analiza profilu klienta pozwala AI na dynamiczne dostosowanie oferty (np. oprocentowania, limitów, warunków) do indywidualnych potrzeb i możliwości finansowych, zwiększając skuteczność sprzedaży i poprawiając doświadczenia klienta.
- Wzrost akceptacji wniosków – Przykłady z rynku, pokazują, że AI potrafi „dostrzec” wiarygodnych
klientów, których tradycyjne systemy mogłyby odrzucić, co poskutkowało wzrostem akceptacji wniosków kredytowych o około 2 punkty procentowe.
Przykłady wdrożeń w Polsce
Polski sektor Fintech jest jednym z najbardziej rozwiniętych na całym świecie. Polscy konsumenci szybko adaptują najnowsze zdobycze technologiczne, a podmioty z sektora finansowego prześcigają się we wdrażaniu nowych rozwiązań opartych na techno logiach IT. Nie inaczej jest z AI, które już od kilku lat zaszyte jest w aplikacje mobilne i systemy wewnętrzne popularnych banków. W Polsce można wyróżnić między innymi:
- PKO Bank Polski, wykorzystujący własne modele uczenia maszynowego do oceny ryzyka kredytowego, wspierając ponad 80% decyzji kredytowych (konsumenckich i MŚP), w tym około 30% kredytów hipotecznych.
- VeloBank z usługą VeloFotka umożliwiającą automatyczne wypełnienie wniosku o kredyt konsumpcyjny na podstawie zdjęcia etykiety cenowej produktu, wykorzystując Chat-GPT 4 Turbo do analizy przesłanych danych.
Wyzwania prawne i etyczne:
AI Act, RODO i „Czarna Skrzynka” Pomimo transformacyjnego potencjału, wdrożenie automatycznych systemów decyzyjnych w kredytach jest obarczone szeregiem poważnych
wyzwań etycznych, społecznych i regulacyjnych.
Unijne rozporządzenie AI Act klasyfikuje systemy AI przeznaczone do oceny zdolności kredytowej osób fizycznych lub ustalania ich scoringu kredytowego jako systemy wysokiego ryzyka (high-risk AI systems), z wyjątkiem systemów wykorzystywanych wyłącznie do wykrywania oszustw finansowych.
Klasyfikacja ta nakłada rygorystyczne obowiązki na instytucje finansowe (użytkowników i dostawców systemów), w tym:
- Ustanowienie i wdrożenie systemu zarządzania ryzykiem.
- Zapewnienie wysokiej jakości danych treningowych, walidacyjnych i testowych.
- Wdrożenie mechanizmów nadzoru ludzkiego (human oversight).
- Tworzenie szczegółowej dokumentacji technicznej i rejestrowanie zdarzeń.
Jednym z kluczowych problemów prawnych i etycznych jest brak przejrzystości działania zaawansowanych algorytmów (problem czarnej skrzynki). Wiele modeli, zwłaszcza opartych na głębokim uczeniu, działa w sposób nieprzejrzysty nawet dla ich twórców, co utrudnia wyjaśnienie, dlaczego wniosek został odrzucony lub przyznano niski rating.
Wymóg wyjaśnialności (XAI) jest obligatoryjny w świetle AI Act i RODO. Konsument, którego
dotyczy zautomatyzowana decyzja kredytowa, ma prawo do:
- Otrzymania stosownych wyjaśnień co do podstaw odjętej decyzji.
- Uzyskania interwencji ludzkiej w celu podjęcia ponownej decyzji.
- Wyrażenia własnego stanowiska
W praktyce wymaga to wdrożenia narzędzi XAI (np. LIME, SHAP), które umożliwiają prześledzenie,
jakie zmienne miały wpływ na decyzję i dostarczenie klientowi zrozumiałego uzasadnienia.
Algorytmy AI, ucząc się na historycznych danych, mogą powielać lub pogłębiać istniejące nierówności społeczne (bias). Może to prowadzić do dyskryminacji grup wrażliwych (np. osób starszych, migrantów, osób o niższym statusie cyfrowym) w decyzjach kredytowych i ocenie ryzyka. Wymaga to audytów etycznych, walidacji danych treningowych oraz ciągłego monitorowania fairness AI na etapie eksploatacji.
Ponadto, wdrożenie AI zderza się z ograniczonym zaufaniem klientów do w pełni zautomatyzowanych procesów. Aż 72% Po laków uważa kontakt z ekspertem finansowym za bardzo ważny lub niezbędny przy wyborze kredytu hipotecznego. Klienci obawiają się, że bez udziału człowieka nikt im nie pomoże ani nie wyjaśni ich unikalnej sytuacji. Optymalnym kierunkiem rozwoju wydaje się model hybrydowy (Augmented Intelligence), w którym AI wykonuje żmudną pracę analityczną, a człowiek wnosi doświadczenie, empatię i ostateczną weryfikację.
Przyszłość maluje się w pozytywnych barwach, ale nie brakuje przeszkód do pokonania
Automatyzacja wydawania decyzji kredytowych za pomocą AI jest jednym z najważniejszych trendów w sektorze finansowym, oferującym szybkość, skalowalność i znacznie większą precyzję w zarządzaniu ryzykiem. Rozwiązania tego typu nie tylko zastępują człowieka w rutynowych zadaniach analitycznych, ale też umożliwiają proaktywne podejście do klienta i personalizację usług.
Dzięki wykorzystaniu Natural Language Processing (NLP), modele mogą również przetwarzać dane nieustrukturyzowane, takie jak dokumenty prawne czy komunikaty klientów.
Jednak sukces automatyzacji zależy od odpowiedzialnego zarządzania technologią. Kluczowe jest utrzymanie równowagi pomiędzy innowacyjnością a przestrzeganiem ram prawnych, zwłaszcza wymogów AI Act i RODO, które kładą nacisk na wyjaśnialność, eliminację uprzedzeń i nadzór ludzki. Instytucje inwestujące w transparentne modele i jednocześnie zapewniające klientom prawo do ludzkiej interwencji i wyjaśnienia decyzji, zyskają przewagę konkurencyjną w przyszłości opartej na wzbogaconej inteligencji (Augmented Intelligence).
*Tekst pochodzi z najnowszego Raportu TOP AI Driven Companies 2025