lip 24 2024
Jak sztuczna inteligencja pomaga bankom w ocenie ryzyka kredytowego?


Najważniejsze informacje w skrócie:

  • AI w bankowości analizuje dane finansowe, transakcyjne i behawioralne, aby oszacować ryzyko kredytowe szybciej i bardziej spójnie niż ręczna analiza.
  • Modele oparte na uczeniu maszynowym potrafią poprawić trafność prognoz ryzyka pod warunkiem wysokiej jakości danych, walidacji modeli i nadzoru człowieka.
  • Automatyzacja skraca proces decyzyjny: w prostych produktach decyzja bywa w kilka minut, w hipotekach zwykle w dniach.
  • Główne ryzyka to: ochrona danych (RODO), bias algorytmiczny, przejrzystość decyzji i zarządzanie ryzykiem modeli (model risk management).
  • Najczęstsze zastosowania: antyfraud, scoring, wczesne ostrzeganie o ryzyku opóźnień, personalizacja, chatboty i voiceboty.
  • Regulacje UE: scoring kredytowy zalicza się do systemów wysokiego ryzyka w AI Act, a obowiązki dla tej kategorii zaczynają obowiązywać od 02/08/2026 r.

Ocena zdolności kredytowej przeszła zmianę jakościową: obok analityka coraz częściej pracuje algorytm sztucznej inteligencji. Poniżej wyjaśniam, jak banki wykorzystują AI przy ocenie ryzyka, jakie dane mają znaczenie i jak przygotować się do wniosku w realiach automatyzacji decyzji w 2026 r.

Na czym polega wykorzystanie sztucznej inteligencji w ocenie ryzyka kredytowego?

Sztuczna inteligencja w ocenie ryzyka kredytowego to modele predykcyjne, które na podstawie danych o kliencie szacują prawdopodobieństwo terminowej spłaty zobowiązania.

W praktyce bank stosuje zestaw metod, od klasycznych modeli statystycznych po uczenie maszynowe, aby ocenić ryzyko w sposób możliwie powtarzalny. AI nie „zgaduje” decyzji, tylko uczy się zależności w danych: przykładowo stabilność wpływów, rytm wydatków, obciążenia kredytowe i historia spłat tworzą wzorzec, który da się porównać do tysięcy podobnych profili.

Efekt dla klienta jest prosty: część decyzji kredytowych zapada szybciej, a ocena bywa bardziej spójna, bo zależy w mniejszym stopniu od interpretacji jednej osoby. Jednocześnie bank musi spełnić wymogi dotyczące legalności przetwarzania danych i prawa klienta do informacji o profilowaniu.

Jakie dane analizuje sztuczna inteligencja?

AI koncentruje się na danych finansowych i transakcyjnych, uzupełnionych o wybrane dane demograficzne oraz sygnały behawioralne z bankowości elektronicznej.

Najczęściej przetwarzane kategorie informacji to:

  • Dane finansowe i zobowiązania: dochody, koszty utrzymania, raty, limity, wykorzystanie kart, istniejące produkty bankowe.
  • Dane transakcyjne: powtarzalność wpływów, regularność opłat, struktura wydatków, saldo i bufor bezpieczeństwa.
  • Dane demograficzne: wiek, branża, forma zatrudnienia, region zamieszkania, zwykle w ujęciu statystycznym.

Jeśli chcesz zrozumieć, jak bank patrzy na historię spłat i relację z finansowaniem, zobacz też: historię kredytową i budowę wiarygodności.

Alternatywne dane (Alternative Data) – co realnie znaczy „behawioralny sygnał”?

  • Metadane wniosku: pora złożenia wniosku, powtarzalność błędów, tempo wypełniania pól, spójność danych wpisanych w formularzu.
  • Sygnały z relacji bankowej: regularność wpływów, stabilność salda, nawyk oszczędzania, przewidywalność wydatków.
  • Wzorce spłat: terminowość, częstotliwość opóźnień, sposób domykania zaległości, historia restrukturyzacji.

W UE banki są związane RODO, więc zakres danych do scoringu musi mieć podstawę prawną i być ograniczony do tego, co adekwatne do celu. Przy zautomatyzowanej decyzji klient ma prawo do informacji o zasadach przetwarzania i do skorzystania z uprawnień przewidzianych w RODO.

Jak przygotować się do oceny przez AI? 5 kroków, które poprawiają profil ryzyka

Najlepsze efekty daje porządek w finansach i przewidywalność przepływów: to działa zarówno w ocenie analityka, jak i w modelach predykcyjnych.

  • Utrzymuj regularne wpływy: stabilność i cykliczność przelewów działa lepiej niż rzadkie, jednorazowe „skoki” dochodu.
  • Porządkuj wydatki i zobowiązania: długotrwałe saldo bliskie zera i częste „dobijanie” konta na ostatnią chwilę wygląda gorzej niż stały bufor.
  • Ogranicz liczbę wniosków w krótkim czasie: wiele zapytań kredytowych naraz bywa interpretowane jako wzrost ryzyka.
  • Wyzeruj zaległości i unikaj opóźnień: nawet krótkie przeterminowania, zwłaszcza powtarzalne, pogarszają obraz ryzyka.
  • Dbaj o spójność danych we wniosku i dokumentach: rozbieżności w dochodzie, formie zatrudnienia czy kosztach utrzymania uruchamiają dodatkową weryfikację.

Jakie korzyści daje wykorzystanie AI w procesie kredytowym?

AI skraca czas procesu, poprawia spójność decyzji i pomaga bankowi szybciej wychwycić sygnały ryzyka.

  • Szybkość: automatyczna ocena danych skraca etap analizy, zwłaszcza w prostych produktach konsumenckich.
  • Spójność: te same dane częściej prowadzą do podobnej decyzji, bo model działa według zdefiniowanych zasad.
  • Wczesne ostrzeganie: bank potrafi szybciej wykryć pogorszenie zdolności do spłaty i zaproponować zmianę harmonogramu, restrukturyzację albo działania osłonowe.
  • Personalizacja: parametry oferty częściej wynikają z profilu ryzyka i zachowania klienta w relacji bankowej.

Z jakich narzędzi AI korzystają banki w Polsce?

Najczęściej spotkasz AI w obszarach bezpieczeństwa, obsługi klienta i analityki ryzyka, a w części produktów także w automatycznej ocenie wniosków.

  • PKO BP: rozwiązania konwersacyjne (voiceboty) i automatyzacja obsługi, bank publicznie raportuje bardzo dużą skalę użycia narzędzi głosowych.
  • BNP Paribas: wykorzystanie narzędzi opartych na AI w pracy na wiedzy wewnętrznej i automatyzacji procesów.
  • Sektorowo: detekcja oszustw (antyfraud), monitorowanie transakcji, analiza ryzyka opóźnień, segmentacja klientów i personalizacja komunikacji.

Przykład: jak analiza danych transakcyjnych wpływa na ocenę ryzyka

Przykład sytuacyjny: klient składa wniosek o kredyt 400 000 zł, a historia w bazach kredytowych jest krótka. Analiza relacji bankowej pokazuje regularne wpływy, stałe opłaty i powtarzalny poziom wydatków oraz systematyczne oszczędzanie. Taki profil zwykle obniża ocenę ryzyka w porównaniu z kontem, na którym występują częste niedobory salda i nieregularne wpływy.
Dlaczego to działa: modele predykcyjne szukają powtarzalnych sygnałów stabilności, które w danych transakcyjnych widać szybciej niż w dokumentach. To nie zastępuje weryfikacji formalnej, ale potrafi wpłynąć na ocenę ryzyka i tempo procesu.

Jakie są wyzwania i ryzyka związane z AI w bankowości?

Najczęstsze ryzyka to ochrona danych, bias algorytmiczny, przejrzystość decyzji i zarządzanie ryzykiem modeli.

  • Ochrona danych (RODO): bank musi poinformować o profilowaniu, podstawach przetwarzania oraz prawach klienta przy decyzjach zautomatyzowanych.
  • Bias algorytmiczny: modele uczone na danych historycznych potrafią utrwalać wcześniejsze wzorce, dlatego potrzebne są testy fair lending, walidacja i monitoring driftu.
  • Przejrzystość decyzji: klient oczekuje zrozumiałego uzasadnienia, a bank potrzebuje mechanizmów wyjaśnialności (XAI) i ścieżki odwoławczej.
  • Ryzyko modelu: błędy w danych, zmiana warunków gospodarczych i słaba kontrola wersji modeli prowadzą do pogorszenia jakości decyzji.
Uwaga prawna: w UE systemy AI wykorzystywane do oceny zdolności kredytowej są klasyfikowane jako systemy wysokiego ryzyka (AI Act). Obowiązki dla tej kategorii zaczynają obowiązywać od 02/08/2026 r. i obejmują m.in. dokumentowanie modeli, kontrolę jakości danych, audytowalność, monitoring oraz większą przejrzystość wobec klientów.

Co zrobić, gdy decyzja jest zautomatyzowana i bank odmawia finansowania?

Skup się na danych, które bank realnie wykorzystuje, i skorzystaj z praw przewidzianych w RODO.

  • Poproś o informację o przetwarzaniu danych i zasadach profilowania, w tym o źródłach danych użytych w procesie oceny.
  • Złóż wniosek o ponowną weryfikację z udziałem człowieka, jeśli decyzja była oparta wyłącznie na automatycznym przetwarzaniu.
  • Skoryguj dane, jeśli w dokumentach lub wniosku wystąpił błąd, niespójność, nieaktualne informacje.
  • Uporządkuj zobowiązania i ogranicz nowe wnioski w krótkim czasie, wtedy profil ryzyka wygląda stabilniej.

Słownik pojęć AI w bankowości

  • Algorytm scoringowy: model, który na podstawie danych o kliencie szacuje ryzyko kredytowe i przypisuje wynik (score).
  • Uczenie maszynowe (ML): podejście, w którym model uczy się zależności na danych, zamiast działać wyłącznie na ręcznie opisanych regułach.
  • Big Data: analiza dużych zbiorów danych, często blisko czasu rzeczywistego, aby wykrywać wzorce i oceniać ryzyko.
  • Bias algorytmiczny: systematyczne zniekształcenie wyników modelu wynikające z danych lub sposobu uczenia.
  • Explainable AI (XAI): techniki, które pomagają wyjaśnić, jakie czynniki miały wpływ na wynik modelu i decyzję.

Jak rozpoznać, że bank korzysta z AI w procesie kredytowym?

Wskazówką jest automatyzacja procesu i sposób komunikacji, a nie sam fakt szybkiej odpowiedzi.

  • Decyzja kredytowa w krótkim czasie w prostych produktach, a w hipotekach najczęściej w dniach.
  • Ograniczenie papierowych dokumentów dzięki pobraniu danych z konta i baz zewnętrznych, jeśli klient wyraził wymagane zgody.
  • Personalizacja warunków oferty w oparciu o relację bankową i profil ryzyka.
  • Automatyczne komunikaty o statusie wniosku w aplikacji, na infolinii lub w czacie.

Źródła i raporty branżowe

FAQ: Najczęstsze pytania o AI w bankowości

Czy banki w Polsce stosują AI w ocenie ryzyka kredytowego?

Tak, banki wykorzystują AI w obszarach ryzyka i automatyzacji procesów, zwłaszcza w produktach prostszych oraz w analizie transakcji i bezpieczeństwie.

Jakie dane analizuje AI przy kredycie?

Dochody, zobowiązania, historia spłat i dane transakcyjne, a także wybrane informacje demograficzne i behawioralne w ramach zasad RODO.

Czy modele AI popełniają błędy?

Tak, błędy wynikają najczęściej z jakości danych, driftu modelu i utrwalonych wzorców w danych historycznych, dlatego potrzebne są testy, walidacja i monitoring.

Czy AI przyspiesza decyzję kredytową?

Tak, automatyzacja skraca analizę, w prostych produktach czas bywa liczony w minutach, a w hipotekach zwykle w dniach.

Jakie są główne ryzyka związane z AI w bankowości?

Bias algorytmiczny, brak przejrzystości, bezpieczeństwo danych i ryzyko modelu, a także wymogi regulacyjne wynikające z RODO i AI Act.

Czy AI zastąpi całkowicie analityka kredytowego?

Nie, w sprawach złożonych i niestandardowych końcowa ocena nadal wymaga udziału człowieka i dodatkowej weryfikacji.

Czy mam prawo prosić o wyjaśnienie decyzji podjętej automatycznie?

Tak, RODO przewiduje uprawnienia dotyczące informacji o przetwarzaniu, profilowaniu i zautomatyzowanych decyzjach, w tym możliwość żądania ponownej weryfikacji w określonych przypadkach.

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

Data aktualizacji artykułu: 29 stycznia 2026 r.

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

Ten artykuł ma charakter wyłącznie informacyjny i nie stanowi 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 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.

Jacek Grudniewski 0 Comments