Сбер — ML-скоринг кредитных решений по юридическим лицам: цель 70% автоматизации (2024)

Сбербанк последовательно расширяет применение ML в принятии кредитных решений, переходя от розничного к корпоративному сегменту. По состоянию на март 2024 года банк принимает 100% решений по кредитам физических лиц с использованием ИИ. Целевой показатель по юридическим лицам — 70% решений на основе ML к концу 2024 года (по количеству выданных кредитов и по объёму финансирования).

ML-модели для юрлиц оценивают финансовые показатели бизнеса, анализируют транзакционную активность, данные из внешних источников (налоговая, ФССП, БКИ), строят прогнозы денежных потоков. Параллельно система автоматически строит кеш-модели для застройщиков, прогнозирует цены на недвижимость и темпы продаж.

В 2023 году Сбер заработал дополнительно 350 млрд руб. за счёт интеграции ИИ во все бизнес-процессы; прогноз на 2024 год — 400–450 млрд руб.

Кредитование юридических лиц традиционно требовало ручного анализа: финансовые отчёты, бизнес-планы, посещение объектов. Это делало процесс медленным и дорогостоящим, ограничивало доступ к кредитам для малого бизнеса.

• Автоматизировать 70% кредитных решений по юрлицам (к концу 2024)

• Ускорить рассмотрение заявок от юридических лиц

• Снизить себестоимость корпоративного андеррайтинга

• Повысить точность кредитных решений на основе ML

• Финансы

• 2023: 350 млрд руб. дополнительной прибыли от ИИ в целом

• 2024 (план): 400–450 млрд руб. от интеграции ИИ

• Корпоративный кредитный портфель Сбера по проектному финансированию: 3,8 трлн руб. Время

• Ускорение принятия решений по проектному финансированию: с 2 месяцев до 6 дней

• Формирование предложений по оборотным кредитам: в разы быстрее Качество и эффективность

• Q1 2024: 81% кредитных решений по корпоративному сегменту — через ИИ (данные марта 2024)

• Целевой показатель — 70% по количеству и объёму (конец 2024)

• Валидация: каждая существенная ML-модель проходит проверку (модель проверяет модель + финальное решение человека) Нагрузка и масштаб

• 85% бизнес-процессов Сбера используют ИИ (апрель 2024)

• Тысячи ML-моделей в промышленной эксплуатации Надёжность

• Многоуровневая система валидации ML-моделей; ни одна существенная модель не выходит в продакшн без тщательной проверки Импортозамещение и compliance

• 100% собственные разработки; независимость от западных вендоров Качественный эффект: Сбер становится первым банком в России, где ML-принятие решений охватывает как розничное, так и корпоративное кредитование в промышленном масштабе, создавая эталон для рынка.