16 ИЮНЯ

ОБЗОР

•

Кредитные аналитики начинают активно использовать LLM (Large Language Models) и ИИ для повышения эффективности и точности анализа кредитоспособности юридических лиц. Но заменит ли ИИ кредитных аналитиков?

Сначала давайте рассмотрим ключевые направления применения:

➡️Автоматизация обработки документов
Анализ финансовой отчетности: ИИ извлекает данные из балансов, ОПУ,  (например, из PDF, Excel) и структурирует их для передачи данных в системы Банка.
Парсинг юридических документов: проверка уставов, договоров, судебных исков.

➡️ Генерация кредитных заключений
Шаблонные отчеты: ИИ создает черновики кредитных меморандумов на основе вводных данных.
Риск-анализ: модели оценивают вероятность дефолта, генерируя пояснения на основе финансовых коэффициентов (например, Debt-to-EBITDA, ликвидность).
Сравнение с отраслевыми benchmarks: автоматическое сопоставление показателей компании с нормами по отрасли.
Персонализированные условия кредита: подбор ставок, сроков и обеспечения на основе истории заемщика.

➡️Прогнозирование рисков
Сценарный анализ: ИИ моделирует, как изменения рынка (курсы валют, цены на сырье) повлияют на платежеспособность.
Мониторинг новостей: оценка репутационных рисков по упоминаниям в СМИ и соцсетях.

➡️Улучшение скоринговых моделей
Альтернативные данные: LLM анализируют нефинансовые факторы (отзывы сотрудников, экологические риски).
Динамический скоринг: обновление кредитного рейтинга в реальном времени на основе новых данных.

➡️Снижение мошенничества
Выявление подделок: ИИ проверяет подлинность документов (например, сравнение подписей, анализ метаданных файлов).
Аномалии в заявках: обнаружение несоответствий в предоставленных данных (например, завышение выручки).

Какие выгоды для банков и кредиторов?
✔ Сокращение времени на проверку заемщика с дней до часов.
✔ Уменьшение субъективности в принятии решений.
✔ Раннее предупреждение о проблемных клиентах.

Однако есть и риски:
❌ Ошибки в данных (например, если ИИ неправильно интерпретирует отчет).
❌ Этичность (автоматический отказ без объяснений может вызвать споры).
❌ Галлюцинации некоторых моделей, если модель не может найти какой- то информации, она начинает «выдумывать».

LLM и генеративный ИИ не заменят аналитиков, но станут их мощными ассистентами, особенно в рутинных задачах, но в любом случае сейчас нужны доп. проверки получаемо информации (кросс-чеки).

В перспективе — полная автоматизация скоринга для малого бизнеса и более сложные модели для корпоративного кредитования.

Хотите знать больше про наш сервис? Напишите нам.