Российские банки за последние годы переживают не просто модернизацию IT-инфраструктуры — меняется сам подход к оценке заемщика. Если раньше основу проверки составляли справки 2-НДФЛ, автобанки и личное интервью, то сегодня на первый план выходят технологии: биометрия, анализ поведения, альтернативные данные и интеграция с экосистемами. Это не модный тренд ради тренда: регулятор, конкуренция со стороны финтехов и требования к снижению убытков по кредитным портфелям заставляют менять правила игры.
В этой статье разберём ключевые современные методы проверки клиентов в российских банках, расскажем, как они работают, какие выгоды и риски несут, а также приведём практические примеры и статистические оценки. Статья ориентирована на профессиональную аудиторию: менеджеров по рискам, продуктовых менеджеров, владельцев малого бизнеса и опытных читателей сайта тематики "Финансы". Постараюсь быть по-человечески понятным, без сухой бюрократической речи, но и без воды — конкретно, с примерами и кейсами.
Изменение общей логики проверки заемщика: от бумажной анкеты к динамическому профайлингу
Суть изменения в том, что проверка заемщика перестала быть одномерным процессом с набором строгих документов. Сегодня банки стремятся формировать динамический профиль клиента, который обновляется в режиме реального времени и учитывает множество источников: транзакционную историю, поведенческие маркеры на сайте и в приложении, данные из государственных реестров, а в ряде случаев — внешние альтернативные данные. Такой подход повышает точность скоринга и позволяет принимать решения быстрее и тоньше — например, выдавать кредит с индивидуальной ставкой или лимитировать сумму в зависимости от текущего риска.
Практический результат — снижение доли просрочек и роста портфеля за счёт быстрой верификации лояльных клиентов. По оценкам отраслевых аналитиков, переход к динамическому профайлингу способен сократить ожидаемые кредитные потери на 10–20% в массовом розничном сегменте за счёт более точной сегментации и раннего обнаружения сигнальных событий. Банки получают не просто "да/нет", а градуированные решения: например, "да с обеспечением", "да с усовершенствованным мониторингом" или "отказ с периодическим мониторингом".
Это оказывает влияние и на клиентский опыт: процессы становятся короче, бюрократии меньше, зато появляется прозрачность — клиент видит, почему именно ему предложили такую ставку или лимит. Но важно отметить, что динамический профайл требует сильной платформы для хранения и обработки данных, а также продуманной стратегии комплаенса и приватности.
Биометрия и анализ поведения: как банки используют лицо, голос и действия пользователя
Биометрические технологии — одни из самых заметных нововведений верификации. Скан лица, анализ голоса, отпечатки и даже поведенческие модели (как пользователь водит пальцем по экрану, какие задержки при вводе пароля) позволяют не только подтвердить личность, но и обнаружить попытки мошенничества. В России ряд крупных банков (без названий) внедрил распознавание лица при онлайн-оформлении кредита, сопоставляя селфи с фотографией в паспорте и с видеозаписью процесса. Это ускоряет onboarding: клиент загружает фото и за 2–3 минуты получает предварительное решение.
Поведенческая биометрия особенно ценна для обнаружения ботов и автоматизированных атак. Системы анализируют миллисекундные паттерны: движение мыши, скорость прокрутки страницы, последовательность кликов. Если поведение не похоже на человеческое, транзакция помечается как подозрительная и направляется на дополнительную проверку. Эти решения хорошо интегрируются с антифродом и повышают точность срабатываний: уменьшается доля ложных срабатываний и пропуск мошеннических операций.
Однако у биометрии есть и подводные камни. Точность алгоритмов снижаетcя при плохом качестве камер, в случае религиозных/культурных особенностей внешности или при наличии близнецов. Кроме того, биометрические данные считаются особо чувствительными, и банки обязаны соблюдать строгие требования по их хранению и защите. Регуляторные требования (включая закон о персональных данных) диктуют методы хранения и необходимость получения информированного согласия клиента. Поэтому внедрение требует привлечения юристов и специалистов по безопасности.
Big Data и скоринг на основе альтернативных данных
Традиционный скоринг опирается на кредитную историю и доход — но это не всегда возможно или эффективно: у молодёжи, самозанятых предпринимателей и тех, кто недавно сменил место жительства, часто нет "классического" кредитного досье. Тут на помощь приходят альтернативные данные: мобильные платежи, платежи по коммунальным услугам, платежи телеком- и интернет-провайдеру, истории покупок в маркетплейсах, данные социальных сетей (в ограниченном и легальном формате), а также данные агрегаторов и биллинговых систем.
Используя машинное обучение, банки обучают модели, которые выявляют корреляции между такими нетрадиционными маркерами и вероятностью дефолта. Пример: стабильные регулярные платежи за интернет, мобильную связь и коммуналку в сочетании с активной электронной коммерцией могут указывать на платежную дисциплину даже при отсутствии официальных справок о доходах. Такие модели позволяют кредитовать "неформальную" экономику и расширять рынок, но в то же время требуют тщательной валидации, чтобы избежать скрытых биасов.
С точки зрения эффективности, банки, внедрившие скоринг на основе альтернативных данных, сообщают о росте охвата кредитования на 15–35% в сегментах, где кредитные истории неполные, при приемлемом росте просрочек. Ключевой фактор — качество данных и честность их использования: необходимо, чтобы клиент понимал, какие данные используются и давал согласие, а также чтобы модели были прозрачными и объяснимыми для целей контроля качества и регулятора.
Open Banking и подключение к реальным счетам клиента
Концепция Open Banking в России развивается постепенно, но она уже влияет на процессы верификации и скоринга. Подключение к банковским счетам клиента (по согласию) даёт прямой доступ к транзакционной истории: входящие платежи, регулярные списания, остатки на счетах и характер расходов. Это самый "честный" способ понять текущую платежеспособность человека или бизнеса.
Технологически это реализуется через API и агрегаторов финансовых данных. Банки могут запрашивать у клиента доступ к выпискам за последние 3–6 месяцев и на их основе формировать cash-flow-анализ. Для малого бизнеса это особенно важно: часто бухгалтерские отчёты раскрывают не всю картину, а реальная динамика поступлений и расходов позволяет точнее рассчитывать риск и сроки погашения кредита.
Есть примеры, когда при наличии доступа к счетам банк снижал процент отказов и успешно предлагал индивидуальные реструктуризации. Но и тут есть нюансы: клиент может иметь несколько счётов в разных банках, часть операций — в наличке, часть — в электронных кошельках. Поэтому интеграция агрегаторов и корректная нормализация данных — критично. Регулирование и вопросы приватности опять же требуются серьёзно продумывать: доступ к счетам должен быть добровольным, с ограничениями по времени и объёму данных.
Антифрод и AML: автоматизация мониторинга и переход к проактивной защите
Проверка заемщика не ограничивается верификацией личности и платежеспособности: банки вынуждены усиливать AML (антиотмывочные) и антифрод-процедуры. Современные системы автоматически сопоставляют данные клиента с санкционными списками, PEP-реестрами, а также анализируют необычные паттерны транзакций. Автоматизация позволяет обрабатывать огромные потоки данных 24/7, обнаруживая схемы, которые раньше могли быть заметны только экспертам после долгого расследования.
Используются методики графового анализа для выявления сложных связей между субъектами (например, цепочек переводов через множество контрагентов), а также алгоритмы машинного обучения для поиска аномалий. Пример: сеть малых переводов через ряд кошельков может быть признаком структуризации вывода средств; алгоритм, увидев аномалию для данного профиля клиента, создаёт задачу на ручную проверку, где аналитик подтверждает или отклоняет операцию.
Решения показывают реальную экономическую выгоду: снижение потерь от мошенничества и штрафов регулятора, минимизация репутационных рисков. Но автоматизация требует качественных данных и хорошей обратной связи: система должна "учиться" на кейсах, а специалисты — регулярно обновлять правила и модели. Также юридическая сторона — обязательная документация и корректные регламентные акты — должна быть в порядке, иначе даже корректно выявленный случай может привести к претензиям со стороны клиента при недостаточной доказательной базе.
Оценка платежеспособности через государственные и институциональные источники
Госреестры и институциональные базы всё активнее используются при проверке заемщика: данные о регистрациях, налоговые уведомления, сведения из Пенсионного фонда, информация о долгах и судебных делах. Для юридических лиц проверка через реестры обязательна: у банка должен быть ясный взгляд на собственников, бенефициаров и возможные судебные риски. Для физических лиц данные из госбазы помогают уточнить постоянный доход, статус занятости и наличие задолженностей по исполнительным производствам.
Интеграция с такими источниками позволяет предотвращать множественные мошеннические схемы — например, использование чужого паспорта с фиктивной регистрацией. В российской практике хороший эффект даёт комбинирование госданных с транзакционными и биометрическими метками: если клиент называет один адрес, но по выписке видно, что значительная часть платежей приходит на другой регион, это сигнал к углублённой проверке.
Однако следует помнить, что госданные не всегда актуальны: некоторые реестры обновляются с задержкой, есть заполненные с ошибками записи. Поэтому банки используют их в комплексе и обращают внимание на временные отметки и источник данных. Сложность в юридическом доступе: нужно обеспечить право на обработку и хранение, а также учитывать требования по локализации данных.
Юридические, этические и операционные риски новых подходов
Новые методы проверки приносят экономию и точность, но одновременно открывают целый набор рисков. Юридические риски — в несовершенстве регуляции для новых типов данных (например, биометрии или поведенческих маркеров). Банки должны тщательно документировать согласия клиентов, процедуры удаления данных и срок их хранения. Ошибки в обработке биометрии или валидации альтернативных данных могут привести к массовым жалобам и штрафам.
Этические риски касаются дискриминации и предвзятости моделей. Машинное обучение может унаследовать скрытые предубеждения из обучающей выборки: например, система скоринга может хуже оценивать жителей определённых регионов или людей определённых профессий. Поэтому обязательна регулярная проверка моделей на справедливость, отладка и использование explainable AI — методов, которые позволяют понять, почему модель приняла то или иное решение.
Операционные риски включают зависимости от внешних поставщиков данных и поставщиков технологий: outage API, ошибки интеграции, утечки данных. Чтобы минимизировать риски, банки выстраивают многоуровневую архитектуру: критические проверки делаются на собственной платформе, а внешние данные используются через проверенных агрегаторов с SLA и аудитом безопасности. Наконец, важнейший элемент — обучение персонала: без грамотных аналитиков и процесса эскалации даже самая умная система даст сбой.
Практическая таблица сравнений методов проверки
Ниже — компактная таблица, которая помогает сравнить ключевые методы по скорости, точности и рискам.
| Метод | Тип данных | Скорость | Точность | Ключевой риск |
|---|---|---|---|---|
| Биометрия | Лицо, голос, поведение | Мгновенно — минуты | Высокая | Приватность, ложные срабатывания |
| Транзакционный скоринг (Open Banking) | Выписки, остатки | Минуты — часы | Очень высокая | Доступ/согласие, неполнота данных |
| Альтернативные данные | Мобильные платежи, коммуслуги | Часы | Средне—высокая | Биас в модели, качество данных |
| Госреестры | Регистрации, суды | Минуты | Разная | Актуальность, юридическая точность |
| Антифрод/AML | Сетевые связи, транзакции | Реально — 24/7 | Высокая в связке с аналитикой | Сложность объяснения решений |
Стратегические рекомендации для банков и финтехов
Несколько практических советов для тех, кто планирует внедрять новые методы проверки заемщиков: во-первых, начинать с пилотов на ограниченных продуктах и сегментах, чтобы оценить экономику и отработать процессы. Во-вторых, строить мультиканальную архитектуру, где разные методы дополняют друг друга: биометрия — для верификации личности, транзакции — для оценки платежеспособности, альтернативные данные — для кандидатов без классической кредитной истории.
Важно также инвестировать в explainability и аудит моделей. Регулярные стресс-тесты скоринга, проверки на равноправие и симуляции мошеннических сценариев помогут минимизировать ошибки. Не забывайте про обучение сотрудников: аналитики должны уметь работать с новыми данными, а frontline — корректно объяснять клиентам процессы и получать согласия.
Наконец, сотрудничайте с регулятором и отраслевыми сообществами. Обмен опытом и общие стандарты по безопасности и приватности облегчат масштабирование новых практик и повысят доверие клиентов.
В заключение хочу подчеркнуть простую мысль: новые методы проверки — это не «волшебная таблетка», а инструмент. Их сила в комбинации и правильной интеграции в бизнес-процессы. Хорошо настроенные модели и надёжные процессы позволят банку расширить рынок, уменьшить потери и улучшить клиентский опыт, но всё это требует системного подхода — технологий, процессов и людей.
В: Насколько безопасно предоставлять банку доступ к выписке с чужого счёта?
О: Невозможно и незаконно. Доступ к выписке может быть только по согласию владельца счёта и через защищённые каналы. Банки используют механизмы подтверждения согласия и проверяют совпадение личности клиента с владельцем счёта.
В: Умеет ли биометрия распознавать подделки (фото, видео)?
О: Современные алгоритмы умеют выявлять попытки подмены через анализ живости (liveness detection), движения и дополнительные контрольные вопросы. Но 100% защиты нет — поэтому биометрия чаще используется в связке с другими методами.
В: Как снизить риск дискриминации при использовании ML-моделей?
О: Проводите регулярные тесты на fairness, используйте разнообразные обучающие выборки, ограничивайте использование чувствительных атрибутов и внедряйте механизмы объяснимости решений.
Об авторе
