3 минуты вместо 15 часов: как TD, ING, DBS и другие банки используют ИИ в кредитовании

TD, ING, Synchrony, DBS и Société Générale в 2026 году рассказали, как используют ИИ в кредитовании, с конкретными цифрами. Общий вывод: модель ускоряет подготовку заявки в десятки раз, но решение почти везде остаётся за правилами и людьми.

Цифры

TD Bank: ИИ-агент готовит для андеррайтера записку по ипотечной заявке — документы, доход, сверка с политикой. Было в среднем 15 часов, стало меньше трёх минут (TD).

ING: 65% решений по потребкредитам в Нидерландах — мгновенные (презентация банка).

Synchrony: модель PRISM учитывает около 9 тыс. показателей и отвечает за шесть секунд; данные о доходах и расходах дали почти 50 тыс. дополнительных одобрений в 2025 году (American Banker).

DBS: до 80 агентов собирают черновик корпоративной кредитной записки, банкир его дорабатывает; инструмент получили около 1,5 тыс. сотрудников (Crowdfund Insider).

Société Générale: анализ отчётности корпоративных клиентов ускорился примерно вдвое (отчёт банка).

Чему учат эти примеры

Главный выигрыш — в подготовке: разбор документов, извлечение данных, черновик записки. Решение остаётся внутри кредитной политики, а модель постоянно проверяют: данные, дрейф, объяснимость. DBS прямо не даёт агентам действовать самостоятельно — инструменты контроля пока отстают.

А в России

11 из 12 системно значимых банков применяют ИИ в скоринге («Коммерсантъ»). Рекомендации ЦБ № 3-МР советуют подтверждение сотрудником в процессах с высоким риском и контроль данных модели — то есть ту же схему «ИИ готовит, человек решает».

Настраиваемые сценарии одобрения, проверки и интеграции с источниками данных даёт платформа «SPTNK» для автоматизации кредитования. Автоматическое решение по заявке есть в решениях для МФО и банковского кредитования, а свои модели можно подключить через индивидуальную разработку.

Оригинал: sptnk.co/blog/kak-krupnye-banki-mira-vstraivayut-ii-v-kreditnyj-process