Jak sztuczna inteligencja pomaga bankom w ocenie ryzyka kredytowego?

Ocena zdolności kredytowej przeszła cyfrową rewolucję. Dziś o tym, czy dostaniesz kredyt, decyduje nie tylko analityk, lecz coraz częściej algorytm sztucznej inteligencji. Artykuł, który czytasz, nie tylko wyjaśnia, jak działa AI w bankowości, ale też pokazuje, jak możesz się przygotować na jej ocenę. To praktyczny przewodnik dla każdego, kto chce zwiększyć swoje szanse na pozytywną decyzję kredytową w 2025 roku.

Na czym polega wykorzystanie sztucznej inteligencji w ocenie ryzyka kredytowego?

Zastosowanie sztucznej inteligencji w finansach opiera się na wykorzystaniu zaawansowanych algorytmów, które analizują dane historyczne, identyfikują wzorce oraz prognozują ryzyko. Dzięki uczeniu maszynowemu możliwe jest przewidywanie, czy klient spłaci swoje zobowiązania, zanim bank podejmie decyzję o udzieleniu kredytu.

AI działa na podstawie modeli, które przetwarzają ogromne zbiory danych, uwzględniając nie tylko historię kredytową, ale także dane finansowe i behawioralne. To podejście minimalizuje błędy ludzkie i umożliwia bardziej precyzyjne decyzje.

Jakie dane analizuje sztuczna inteligencja?

AI przetwarza zarówno klasyczne, jak i nowoczesne źródła informacji:

• Dane finansowe – dochody, wydatki, zadłużenie, produkty bankowe.
• Dane demograficzne – wiek, zawód, wykształcenie, miejsce zamieszkania.
• Big data – lokalizacja, aktywność w aplikacji, zakupy, analiza kont.

Alternatywne dane (Alternative Data) – ukryty element scoringu

• Cyfrowy ślad – AI może analizować metadane, np. porę składania wniosku, typ urządzenia, płynność wypełniania formularza.
• Dane transakcyjne – opłacanie rachunków (Netflix, energia), regularne zakupy, subskrypcje.
• Dane behawioralne z aplikacji – korzystanie z celów oszczędnościowych, analiza wydatków, częstotliwość logowania.

Jak przygotować się na ocenę przez AI? 5 kroków do lepszego scoringu

• Dbaj o regularne wpływy – stałe, nawet niższe wpływy są lepsze niż nieregularne przelewy.
• Korzystaj z funkcji aplikacji bankowej – np. cele oszczędnościowe, analiza wydatków.
• Buduj historię w jednym banku – konto, karta kredytowa, oszczędności razem budują wiarygodność.
• Unikaj „czerwonych flag” – chwilówki, hazard, wiele zapytań w BIK w krótkim czasie.
• Sprawdź swój cyfrowy ślad – profil LinkedIn spójny z danymi we wniosku.

Jakie są najważniejsze korzyści z wykorzystania AI?

• Precyzja decyzji – mniej błędnych ocen, trafniejszy scoring.
• Szybsza obsługa – decyzje w czasie rzeczywistym.
• Personalizacja ofert – dopasowanie do profilu klienta.
• Lepsze zarządzanie ryzykiem – szybka reakcja na zmiany w zachowaniach klientów.

Z jakich narzędzi AI korzystają polskie banki?

• BNP Paribas – predykcyjne modele scoringowe.
• ING – decyzje AI w aplikacji mobilnej.
• Santander – big data do wykrywania fraudów.
• PKO BP – AI + OCR do automatyzacji oceny zdolności.

📊 Przykład: Jak AI pomogło w decyzji kredytowej

Michał z Krakowa złożył wniosek o kredyt 400 000 zł. Jego historia w BIK była krótka. Jednak algorytm AI, analizując jego konto bankowe, zauważył regularne, comiesięczne przelewy na konto oszczędnościowe, terminowe opłacanie rachunków za prąd i internet oraz brak wydatków na hazard. Te pozytywne wzorce behawioralne pozwoliły ocenić go jako klienta o niskim ryzyku, mimo skromnej historii kredytowej. Decyzję otrzymał w 2 dni.

„AI w finansach to nie magia, to matematyka na sterydach. Algorytmy potrafią znaleźć korelacje w danych, których ludzki analityk nigdy by nie dostrzegł. Dzięki temu bank może dać szansę osobie z umową o dzieło, która od lat regularnie oszczędza, a odrzucić kogoś z wysokimi, ale niestabilnymi dochodami.”

Jakie są wyzwania i ryzyka związane z AI w bankowości?

• Ochrona danych (RODO) – zgodność z przepisami UE i krajowymi.
• Bias algorytmiczny – np. AI może zaniżyć scoring mieszkańcom dzielnic z „gorszą historią kredytową” jeśli tak pokazują dane historyczne.
• Przejrzystość – bank musi móc uzasadnić decyzję podjętą przez AI.
• Koszty – wdrożenie wymaga inwestycji w dane, kompetencje i infrastrukturę.

📘 Słownik pojęć AI w bankowości

• Algorytm scoringowy – matematyczny model ryzyka klienta.
• Uczenie maszynowe – AI uczące się na danych bez kodowania reguł.
• Big Data – analiza ogromnych zbiorów danych w czasie rzeczywistym.
• Bias algorytmiczny – uprzedzenia wynikające z danych wejściowych.
• Explainable AI (XAI) – wyjaśnialne AI, które tłumaczy swoje decyzje, zgodnie z wymogami przyszłego AI Act.

✅ Jak rozpoznać, że bank używa AI w kredytach?

• ✔ Decyzja w 24–48 godzin
• ✔ Personalizowane warunki oferty
• ✔ Brak konieczności dostarczania dokumentów
• ✔ Scoring behawioralny z aplikacji
• ✔ Asystent AI lub chatbot decyzyjny

📚 Źródła i raporty branżowe

• Komisja Nadzoru Finansowego (KNF) – rekomendacje dot. AI
• Europejski Bank Centralny – raporty o digitalizacji bankowości
• RODO a AI – wytyczne ochrony danych osobowych

❓ FAQ: Najczęstsze pytania o AI w bankowości

Autor: Jacek Grudniewski
Ekspert ds. produktów finansowych i pasjonat rynku nieruchomości

Data aktualizacji artykułu: 27 lipca 2025 r.

Kontakt przez LinkedIn:
https://www.linkedin.com/in/jacekgrudniewski/

Ten artykuł ma charakter wyłącznie informacyjny i nie stanowi profesjonalnej porady finansowej ani prawnej. Prezentowane treści mogą nie wyczerpywać tematu w pełni i nie uwzględniać Twojej indywidualnej sytuacji. Zawsze konsultuj swoje decyzje z licencjonowanym specjalistą, który dostosuje poradę do Twoich potrzeb. Artykuł może zawierać linki partnerskie, z których autor otrzymuje wynagrodzenie bez dodatkowych kosztów dla Ciebie. Pamiętaj, że ostateczne decyzje podejmujesz na własną odpowiedzialność.