09.01.2026 13:20
Несмотря на высокий кредитный рейтинг, число людей, чьи заявки на кредит или кредитную карту были отклонены, растет. С введением поведенческого анализа рисков банками, теперь не только кредитный балл, но и последние месяцы движения по счету клиентов, порядок поступления и расходования денег, а также рискованные модели расходов играют решающую роль в кредитных решениях.
Несмотря на высокий кредитный рейтинг, наблюдается рост числа отказов в заявках на кредиты или кредитные карты. С введением нового подхода к оценке рисков в банковском секторе в кредитных процессах теперь определяющими стали не только баллы, но и последние месяцы движения по счетам клиентов и денежные потоки.
МНОГИЕ ПОТРЕБИТЕЛИ ПОЛУЧАЮТ ОТРИЦАТЕЛЬНЫЕ ОТВЕТЫ
В последнее время многие потребители, несмотря на хороший кредитный рейтинг, получают отрицательные ответы от банков. Банки начали более подробно изучать привычки использования счетов клиентов, выходя за рамки классического скоринга. Регулярный денежный поток, привычки расходования и последовательность финансового поведения становятся критически важными критериями для одобрения кредита.
В новом подходе с помощью метода, называемого "анализом поведенческих рисков", исследуется природа входящих и исходящих денежных средств на счетах. Регулярные поступления зарплаты, оплата счетов и стандартные расходы считаются нормальными, в то время как частые и необъяснимые переводы, резкие входы и выходы денег и необычные движения рассматриваются как сигналы риска.
ПЛАТЕЖИ ЗА ВИРТУАЛЬНЫЕ СТАВКИ КАК ПОКАЗАТЕЛЬ РИСКА
Особенно регулярные платежи на виртуальные букмекерские и игровые сайты рассматриваются банками как сильный показатель риска. Указывается, что такие расходы могут привести к отказу в заявках на кредиты и кредитные карты, поскольку они могут ослабить способность клиента к погашению.
ОТМЫВАНИЕ ДЕНЕГ БЫСТРО ОБНАРУЖИВАЕТСЯ
Банки в значительной степени проводят эти проверки через автоматизированные системы. Программное обеспечение AML, используемое для борьбы с отмыванием денег и финансовыми преступлениями, а также системы анализа с поддержкой искусственного интеллекта могут быстро обнаруживать необычные денежные движения. Клиенты, у которых выявлены подозрительные операции, помечаются в системе как "высокий риск", что может напрямую повлиять на кредитные процессы.
При принятии кредитных решений учитываются данные Центробанка, Рискового центра и Кредитного регистра (ККР), а также внутренние анализы банков. Модели с поддержкой искусственного интеллекта оценивают такие критерии, как "расходы, не соответствующие доходам", "нерегулярные денежные потоки" и "контакты с рискованными секторами", влияя на окончательный результат заявок на кредиты и кредитные карты.