Статьи, Журналы
Искусственный интеллект в кредитном скоринге банков
Статьи, Журналы
Искусственный интеллект в кредитном скоринге банков
Титов, В.Е. Искусственный интеллект в кредитном скоринге банков : экономические эффекты, ограничения и регуляторные вызовы / В. Е. Титов // Финансовые рынки и банки. — Москва, 2026 — N 4. — С.458-460. — Библиогр. в конце ст.
Титов, В.Е., (2026), "Искусственный интеллект в кредитном скоринге банков: экономические эффекты, ограничения и регуляторные вызовы", Финансовые рынки и банки, Москва, 2026, N 4, С.458-460.
Титов В Е. Искусственный интеллект в кредитном скоринге банков: экономические эффекты, ограничения и регуляторные вызовы. Финансовые рынки и банки. 2026; (N 4). С.458-460.
Поделиться
Вконтакте 
Одноклассники 
Telegram Источник
Аннотация
В работе рассматривается применение искусственного интеллекта в системах кредитного скоринга банков. Актуальность темы определяется ускоряющейся цифровой трансформацией финансового сектора, ростом объема доступных данных о заемщиках и усилением требований к качеству управления кредитным риском. Цель исследования состоит в выявлении экономических эффектов внедрения ИИ-моделей в скоринговые процедуры, а также в определении ограничений и регуляторных условий их ответственного использования. Показано, что алгоритмы машинного обучения способны повышать точность сегментации заемщиков, расширять возможности оценки клиентов с недостаточной кредитной историей и сокращать время принятия решений. Вместе с тем эффект от внедрения ИИ не является автоматическим: его ограничивают низкая объяснимость моделей, чувствительность к качеству данных, риск дискриминационных решений, зависимость от внешних технологических поставщиков и усложнение процедур внутреннего контроля. Обосновывается вывод, что в банковской практике наибольшую устойчивость имеют не полностью автономные, а управляемые гибридные модели, сочетающие алгоритмический анализ, модельный риск-менеджмент и возможность пересмотра решения человеком.
Ключевые слова
-
УДК:336.71
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Шмелев, Р.Ю. Актуальные проблемы и преимущества использования скоринговых моделей в оценке кредитных рисков / Р. Ю. Шмелев // Финансовые рынки и банки. — Москва, 2026 — N 4. — С.482-484.
- 2. Галимуллин, Н.Р. Роль искусственного интеллекта в цифровой трансформации банковской системы / Н. Р. Галимуллин // Экономика и управление: проблемы, решения. — Москва, 2025 — Т. 2. № 3. — С.142-150.
- 3. Тембели, Ф. Направления трансформации услуг коммерческих банков в контексте цифровизации / Ф. Тембели // Финансовая экономика. — Москва, 2026 — N 4. — С.194-198.
- 4. Самохвалов, Е.М. Применение инструментов искусственного интеллекта для более эффективного управления рисками банков / Е. М. Самохвалов, П. А. Федотов // Финансовые рынки и банки. — Москва, 2024 — N 6. — С.196-199.
- 5. Варфоломеева, В.А. Банковская конкуренция в новой реальности / В. А. Варфоломеева // Экономика и управление: проблемы, решения. — Москва, 2026 — Т. 8(169). № 4. — С.26-34.
- 6. Girinsky, A.V. Scoring models as a driver of retail banking credit risk management / A. V. Girinsky, A. O. Aldoshin // Финансовые рынки и банки. — Москва, 2025 — N 11. — С.229-233.
- 7. Кузнецов, В. Цифровая совесть банка / В. Кузнецов // Банковское обозрение. — Москва, 2025 — N 9. — С.52-55.
- 8. Арзамасцев, А. На пути к умным деньгам / А. Арзамасцев // Национальный банковский журнал. — Москва, 2026 — N 1/2. — С.64-65.
- 9. Крылова, А. AI в банках: эволюция или революция? / А. Крылова // Банковское обозрение. — Москва, 2025 — N 10. — С.18-21.
- 10. Шульга, А.Е. Эволюция оценки кредитного риска ипотечного заемщика / А. Е. Шульга, С. Е. Барыкин // Экономика и управление: проблемы, решения. — Москва, 2025 — Т. 1. № 3. — С.126-134.
Отзывы читателей
0