Новые методы скоринга с помощью LLM: Как большие языковые модели меняют оценку кредитоспособности

В мире микрофинансирования и финтеха скорость и точность оценки заемщика — ключ к успеху. Традиционные скоринговые модели, основанные на кредитной истории и данных о доходе, зачастую не успевают за динамичным цифровым ландшафтом. Они отсекают потенциально добросовестных заемщиков без кредитной истории («thin file») и плохо адаптируются к новым схемам мошенничества.

На смену им приходят гибридные системы, использующие силу Больших Языковых Моделей (LLM) и экспертизу человека. Эта связка не просто ускоряет процесс — она кардинально меняет его, превращая из формальной проверки в глубокий и многогранный анализ кредитоспособности.

От данных к смыслу: что меняют LLM в скоринге

Главное ограничение традиционных моделей — работа исключительно со структурированными данными (числами и категориями). LLM ломают этот барьер, научая системы понимать неструктурированную информацию:

• Текстовые заявки и цели займа: Почему человек берет кредит? Насколько детально и последовательно он описывает свою цель?
• История переписки с поддержкой: Анализ тональности, согласованности ответов, уровня грамотности.
• Цифровой след (при согласии пользователя): активность в легитимных цифровых сервисах.
• Расшифровка аудиозаписей разговоров с менеджерами.

LLM превращают этот массив сырых данных в структурированные метрики и инсайты, которые можно включить в скоринговую модель.

Два ключевых подхода: Мощь ИИ и мудрость человека

Внедрение LLM в скоринг строится на двух фундаментальных принципах, которые обеспечивают и эффективность, и безопасность.

1. LLM-as-Judge (Large Language Model как арбитр)

Задача: Использование ИИ (например, GPT, Gemini) для автоматического анализа дополнительных, в первую очередь текстовых, данных.

Как это работает на практике:

• Выявление мошеннических паттернов: LLM анализирует текст заявки на предмет шаблонных фраз, несоответствий в информации или признаков использования слитых данных. Например, модель может заметить, что стиль письма в заявке не соответствует заявленному уровню образования.
• Оценка надежности: Модель оценивает не только что сказал клиент, но и как. Детализация целей займа («нужно 15 000 рублей на запчасти для Honda Civic, прикладываю фото поломки»), грамотность и логическая структура текста могут быть косвенными признаками добросовестности.
• Психолингвистический анализ: LLM могут выявлять маркеры стресса, агрессии или обмана, что особенно ценно для выявления мошенничества.

Преимущества: Полная масштабируемость, возможность обработки огромных объемов неструктурированных данных (текст, аудио), высокая скорость анализа (миллисекунды на заявку).

2. Human-in-the-Loop (Человек в цикле)

Задача: Эксперт-аналитик подключается для проверки спорных или неоднозначных кейсов, которые ИИ пометил как высокорисковые или, наоборот, перспективные, но не укладывающиеся в стандартные критерии.

Как это работает на практике:

• Арбитраж пограничных решений: Если LLM или классическая скоринговая модель выдали балл на границе одобрения/отказа, система автоматически направляет заявку на проверку человеку.
• Анализ edge-кейсов: Сотрудник изучает дополнительные документы, проводит короткое собеседование или запрашивает разъяснения. Например, если у самозанятого специалиста нет официального дохода, но LLM высоко оценила его профессиональный профиль и отзывы клиентов, финальное решение принимает эксперт.
• Обучение модели: Решения человека, в свою очередь, используются для дообучения и тонкой настройки LLM, создавая цикл постоянного улучшения.

Преимущества: Снижение количества ошибок первого и второго рода (когда хорошим клиентам отказывают, а плохих — одобряют), работа со сложными случаями, повышение общего уровня доверия к системе.

Расширение стандартных моделей: от FICO к многомерному портрету

Комбинация LLM + Human-in-the-Loop позволяет вывести скоринг на принципиально новый уровень, расширяя привычные модели данными нового типа:

• Учет альтернативных данных: Поведение в цифровых сервисах (например, регулярная оплата подписок), история платежей за ЖКХ, данные об образовании и профессиональных сертификатах. Это дает шанс клиентам без классической кредитной истории.
• Оценка «мягких» факторов (Soft Factors): LLM строят психологический портрет заемщика через текстовый анализ, определяя уровень финансовой грамотности, ответственности и долгосрочного планирования.
• Высокая адаптивность: В отличие от статических моделей, которые обновляются раз в несколько месяцев, LLM-арбитры можно быстро перенастроить для выявления новых видов мошенничества или реакции на изменение макроэкономической ситуации, просто обновив их промпты и обучающие данные.

Заключение

Интеграция LLM в финансовый скоринг — это не замена старых систем, а их эволюция. Традиционные модели остаются надежным фундаментом для оценки стандартных рисков, в то время как LLM-as-Judge добавляет к нему «интеллектуальный слой», способный понимать контекст и нюансы. Подход Human-in-the-Loop страхует эту систему от ошибок, сохраняя за человеком роль верховного арбитра в самых сложных ситуациях.

В результате финансовые организации получают инструмент, который не только повышает скорость, точность и объективность оценки, но и снижает риски невозврата, а главное — открывает доступ к кредитованию для новых, ранее недооцененных категорий клиентов, стимулируя рост и инклюзивность финансового рынка.