Jak sztuczna inteligencja pomaga bankom w ocenie ryzyka kredytowego?

Ocena zdolności kredytowej przeszła cyfrową rewolucję. Dziś o tym, czy dostaniesz kredyt, decyduje analityk, a równolegle coraz częściej algorytm sztucznej inteligencji. Ten artykuł wyjaśnia, jak działa AI w bankowości, i pokazuje, jak możesz się przygotować na analizę algorytmiczną. 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?

W skrócie: sztuczna inteligencja w ocenie ryzyka kredytowego to zestaw modeli matematycznych i statystycznych, które na podstawie danych o kliencie prognozują prawdopodobieństwo terminowej spłaty kredytu.

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 finansowania.

AI działa na podstawie modeli, które przetwarzają bardzo duże zbiory danych, uwzględniając historię kredytową, a także inne dane finansowe i behawioralne. Takie podejście ogranicza wpływ błędów ludzkich i prowadzi do bardziej spójnych decyzji kredytowych.

Jakie dane analizuje sztuczna inteligencja?

W skrócie: AI koncentruje się przede wszystkim na danych finansowych i transakcyjnych, uzupełnionych o wybrane dane demograficzne oraz informacje o zachowaniu klienta w bankowości internetowej i mobilnej.

AI przetwarza zarówno klasyczne, jak i nowoczesne źródła informacji:

• Dane finansowe – dochody, wydatki, zadłużenie, limity i wykorzystanie kart, inne produkty bankowe.
• Dane demograficzne – wiek, zawód, wykształcenie, region zamieszkania (np. na poziomie kodu pocztowego).
• Big data – sposób korzystania z bankowości internetowej i mobilnej, analiza historii konta, struktura wydatków.

Alternatywne dane (Alternative Data) – ukryty element scoringu

• Cyfrowy ślad – AI analizuje metadane, np. porę składania wniosku, typ urządzenia, powtarzalność schematu logowań, płynność wypełniania formularza.
• Dane transakcyjne – opłacanie rachunków (energia, internet, subskrypcje typu VOD), regularność przelewów i brak zaległości.
• Dane behawioralne z aplikacji – korzystanie z celów oszczędnościowych, analiza wydatków, częstotliwość logowania i reakcja na powiadomienia.

W Unii Europejskiej wykorzystanie danych alternatywnych podlega ograniczeniom wynikającym z RODO i nadchodzących przepisów AI Act. Instytucje finansowe muszą uzasadniać zakres danych używanych do scoringu oraz zapewnić ich adekwatność i minimalizację.

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

W skrócie: dobre nawyki finansowe, uporządkowane konto osobiste i spójne dane we wniosku kredytowym poprawiają ocenę zarówno przez człowieka, jak i przez algorytm.

• Dbaj o regularne wpływy – stałe wpływy z jednego źródła, nawet niższe, są korzystniejsze niż przypadkowe, wysokie przelewy.
• Korzystaj z funkcji aplikacji bankowej – cele oszczędnościowe, analiza wydatków czy budżetowanie budują profil klienta, który świadomie zarządza finansami.
• Buduj historię w jednym banku – konto osobiste, karta kredytowa i oszczędności w jednym miejscu ułatwiają bankowi ocenę zachowań finansowych.
• Unikaj „czerwonych flag” – liczne chwilówki, transakcje hazardowe, powtarzające się opóźnienia w spłatach, wiele zapytań kredytowych w krótkim czasie.
• Sprawdź swój cyfrowy ślad – dane podawane we wniosku (zawód, dochód, firma) powinny być spójne z informacjami, które sam upubliczniasz, np. w profilu LinkedIn.

Jakie są najważniejsze korzyści z wykorzystania AI?

W skrócie: AI przyspiesza proces kredytowy, poprawia jakość decyzji i pomaga lepiej dopasować ofertę do profilu ryzyka klienta.

• Precyzja decyzji – bardziej zaawansowane modele scoringowe ograniczają liczbę błędnych ocen i lepiej rozróżniają klientów rzetelnych od ryzykownych.
• Szybsza obsługa – decyzje kredytowe zapadają w czasie zbliżonym do rzeczywistego, często bez konieczności wizyty w oddziale.
• Personalizacja ofert – parametry kredytu (kwota, okres, prowizja) można dopasować do zachowań i profilu klienta.
• Lepsze zarządzanie ryzykiem – AI umożliwia wczesne wychwycenie sygnałów pogorszenia sytuacji finansowej i zaproponowanie działań naprawczych.

Z jakich narzędzi AI korzystają polskie banki?

W skrócie: największe banki w Polsce wdrożyły AI nie tylko w scoringu, ale także w systemach antyfraudowych, monitoringu spłat i obsłudze klienta.

• BNP Paribas – modele predykcyjne, chatboty wewnętrzne (np. GENiusz) i analityka danych wspierają obsługę klienta oraz decyzje ryzykowe.
• ING – algorytmy AI wspierają decyzje kredytowe oraz rekomendacje produktowe w aplikacji mobilnej i systemach analitycznych.
• Santander – zaawansowane systemy antyfraudowe i rozwiązania oparte na AI do analizy przepływów płatniczych i bezpieczeństwa transakcji.
• PKO BP – modele AI w scoringu kredytowym, automatyzacja oceny wniosków („kredyt na klik”), OCR dokumentów i voiceboty obsługujące miliony rozmów z klientami.

📊 Przykład: Jak AI pomogło w decyzji kredytowej

Michał z Krakowa złożył wniosek o kredyt 400 000 zł. Jego historia w BIK była krótka. Algorytm AI, analizując konto osobiste i konto oszczędnościowe, zauważył regularne przelewy na oszczędności, terminowe opłacanie rachunków oraz brak wydatków na hazard. Te wzorce zachowań zostały ocenione jako typowe dla klienta o niskim ryzyku. Decyzję kredytową, pozytywną, Michał otrzymał po dwóch dniach.

„AI w finansach to zaawansowana statystyka i analiza danych. Algorytmy odkrywają zależności w zachowaniu klientów, które trudno wychwycić człowiekowi przy ręcznym przeglądaniu dokumentów. Dzięki temu bank może zaakceptować wniosek osoby z elastyczną formą zatrudnienia, jeżeli dane transakcyjne pokazują stabilne wpływy i systematyczne oszczędzanie.”

Jakie są wyzwania i ryzyka związane z AI w bankowości?

W skrócie: największe wyzwania to ochrona danych, uprzedzenia w modelach, przejrzystość algorytmów oraz zgodność z regulacjami (RODO i AI Act).

• Ochrona danych (RODO) – bank musi legalnie przetwarzać dane, informować klienta o profilowaniu i zautomatyzowanych decyzjach oraz respektować prawa dostępu i sprzeciwu.
• Bias algorytmiczny – modele oparte na danych historycznych potrafią utrwalać wcześniejsze uprzedzenia, np. wobec mieszkańców określonych dzielnic czy grup zawodowych.
• Przejrzystość – instytucja finansowa powinna umieć wyjaśnić, jakie czynniki miały największy wpływ na decyzję kredytową oraz zapewnić nadzór człowieka.
• Koszty i złożoność – wdrożenie AI wymaga inwestycji w dane, kompetencje, infrastrukturę i procesy kontroli ryzyka modeli.

📘 Słownik pojęć AI w bankowości

• Algorytm scoringowy – matematyczny model, który na podstawie danych o kliencie wylicza jego ryzyko kredytowe i przydziela odpowiedni score.
• Uczenie maszynowe – podejście, w którym model uczy się na danych, zamiast być ręcznie programowanym zestawem reguł.
• Big Data – analiza bardzo dużych zbiorów danych, często w czasie zbliżonym do rzeczywistego, aby identyfikować wzorce zachowań i prognozować ryzyko.
• Bias algorytmiczny – uprzedzenia w wynikach modelu wynikające z jakości danych wejściowych lub sposobu trenowania.
• Explainable AI (XAI) – podejście do projektowania modeli AI, które pozwala wyjaśnić, dlaczego algorytm podjął konkretną decyzję, zgodnie z wymogami przejrzystości i regulacjami (w tym AI Act).

✅ Jak rozpoznać, że bank używa AI w kredytach?

W skrócie: o obecności AI świadczą szybkie decyzje, szerokie wykorzystanie danych transakcyjnych oraz automatyzacja komunikacji.

• ✔ Decyzja kredytowa w 24–48 godzin, a w prostszych produktach czasem w kilka minut.
• ✔ Personalizowane warunki oferty, dopasowane do historii korzystania z produktów bankowych.
• ✔ Ograniczona liczba papierowych dokumentów dzięki wykorzystaniu danych z konta i baz zewnętrznych.
• ✔ Scoring behawioralny oparty na danych z aplikacji mobilnej i bankowości internetowej.
• ✔ Asystent AI lub chatbot, który odpowiada na pytania dotyczące statusu wniosku i oferty.

📚 Źródła i raporty branżowe

• Komisja Nadzoru Finansowego / Grupa ds. AI – rekomendacje dla sektora finansowego
• Europejski Bank Centralny – AI, stabilność finansowa i ryzyka systemowe
• RODO – artykuł 22 o zautomatyzowanym podejmowaniu decyzji i profilowaniu

❓ 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 nie wyczerpują tematu w pełni i nie uwzględniają Twojej indywidualnej sytuacji. Zawsze konsultuj swoje decyzje z licencjonowanym specjalistą, który dostosuje rekomendacje do Twoich potrzeb. W artykule znajdują się linki partnerskie, z których autor otrzymuje wynagrodzenie bez dodatkowych kosztów dla Ciebie. Pamiętaj, że ostateczne decyzje podejmujesz na własną odpowiedzialność.