ИИ меняет подход к кредитованию в Индии за счёт альтернативных данных

Индия постепенно переходит от простой цифровизации кредитования к использованию ИИ для оценки заёмщиков. Как пишет YourStory, модели на базе искусственного интеллекта уменьшают стоимость проверки клиентов и дают банкам и финансовым сервисам возможность работать с группами населения, которые раньше было сложно оценивать стандартными способами.

Традиционный скоринг в основном строился на зарплатных ведомостях, банковских выписках и кредитной истории. Из-за этого система хуже подходила самозанятым, gig-работникам и предпринимателям первого поколения. ИИ-модели опираются на альтернативные источники данных: цифровые платежи, GST filings, банковские операции и коммунальные платежи. На основе этих данных формируется более гибкий профиль риска.

Развитию такого подхода помогает государственная цифровая инфраструктура. По состоянию на декабрь 2025 года система Account Aggregator обеспечила возможность обмена данными для более чем 2,6 млрд финансовых аккаунтов, а число аккаунтов, привязанных пользователями, превысило 252 млн. К тому же моменту платформа Unified Lending Interface объединяла 64 кредитора, включая 41 банк и 23 NBFCs. При этом использовалось более 136 сервисов данных, от цифровых земельных реестров до спутниковых снимков.

Эти изменения уже заметны на рынке кредитования. Решения по займам, которые раньше занимали дни, теперь всё чаще принимаются за минуты. По данным совместного отчёта TransUnion CIBIL и NITI Aayog (WEP), опубликованного в апреле 2026 года, проникновение кредитования среди женщин в Индии выросло с 19% в 2017 году до 36% в 2025-м. Объём их кредитного портфеля достиг ₹76 lakh crore, это 26% общего объёма кредитов в системе.