Как ИИ решает, дать ли вам кредит в МФО: изнутри скоринга
Скоринг 2026 года: от анкеты к нейросети
Когда вы подаете заявку на займ в МФО и через несколько секунд получаете ответ «одобрено» или «отказано» — это не случайность и не ручная проверка. Это работа скоринговой системы на основе алгоритмов машинного обучения, которая за доли секунды анализирует сотни параметров и рассчитывает вероятность того, что вы вернете деньги в срок.
Современные скоринговые системы в украинских МФО прошли долгий путь от простых правил (если возраст больше 18 и нет записей в черном списке — одобрить) до сложных моделей, обученных на миллионах реальных кредитных кейсов. Понимание того, как работает этот алгоритм, помогает осознанно строить свой финансовый профиль и избегать ситуаций, которые автоматически снижают шансы на одобрение.
Первый слой: верификация личности
До начала собственно скоринга система проверяет, что вы — реальный человек, именно тот, за кого себя выдаете. На этом этапе: верифицируется паспорт или ID-карта через BankID или Дію, сопоставляется ИНН с данными государственных реестров, проверяется наличие в базах розыска, санкционных списках и реестрах должников, анализируется техническая информация о сессии — IP-адрес, устройство, браузер, время суток. Последний пункт важен: если ваши данные совпадают с параметрами предыдущей мошеннической заявки, система заблокирует анкету еще до проверки кредитной истории.
Второй слой: кредитная история из БКИ
Это центральный источник данных для скоринга. Система одновременно или последовательно запрашивает данные из нескольких бюро кредитных историй и анализирует: количество действующих кредитных обязательств (чем больше — тем выше риск), историю просрочек за последние 3 года (особый вес имеют последние 12 месяцев), динамику кредитной нагрузки — растет или снижается, количество запросов на кредит за последние 30–90 дней (много запросов = финансовый стресс), факт передачи долгов коллекторам или судебных решений.
Интересный нюанс: алгоритм оценивает не только факт просрочки, но и поведение заемщика после нее. Если человек допустил просрочку, но затем погасил долг и 12 месяцев платит исправно — это лучший сигнал, чем идеальная история с единственным небольшим активным займом. Алгоритм «видит» восстановление финансовой дисциплины.
Третий слой: поведенческий анализ
Это наиболее закрытая часть скоринга, о которой МФО практически не рассказывают публично. Поведенческие факторы включают: время суток подачи заявки (статистически, заявки в 3–5 утра имеют более высокий риск дефолта), тип устройства (десктоп коррелирует с более взвешенными решениями, чем мобильный в определенных сценариях), скорость заполнения анкеты (слишком быстро — возможно, данные заготовлены заранее для мошенничества; слишком медленно с большим количеством исправлений — неопределенность), геолокацию (соответствует ли IP-адрес заявленному адресу проживания), поведение на сайте МФО до подачи заявки (читал ли человек условия, сколько времени провел на странице тарифов).
Четвертый слой: социальные и альтернативные данные
Ведущие украинские МФО в 2025–2026 годах начали интегрировать в скоринг данные из открытых источников. С согласия пользователя система может анализировать: активность в Telegram (некоторые МФО предлагают авторизацию через бот), данные о мобильном операторе (срок использования номера, тип тарифа, регулярность пополнения счета — от операторов, с которыми МФО имеет соглашения), публичные данные реестров (наличие недвижимости, транспортных средств, зарегистрированного ФОП-статуса). Важно: в Украине использование данных из соцсетей без явного согласия пользователя запрещено законодательством о защите персональных данных.
Как алгоритм принимает финальное решение
Все собранные данные проходят через математическую модель, которая присваивает каждому заемщику скоринговый балл — обычно в диапазоне от 0 до 1 000 или от 300 до 850 (в зависимости от системы конкретной МФО). Этот балл определяет не только решение «одобрить/отказать», но и конкретные условия: одобренную сумму (чем выше балл — тем больше лимит), ставку (ряд МФО дифференцирует ставки в зависимости от риска), необходимость дополнительной верификации (при промежуточном балле система может запросить звонок или дополнительный документ).
Пороговое значение для одобрения — внутренний коммерческий параметр каждой МФО. Одна компания может одобрять заявки с баллом от 450, другая — только от 600. Именно поэтому при отказе в одной МФО стоит попробовать другую: у каждой свои модели и пороги.
Что снижает скоринговый балл — практический список
На основе публично доступных исследований и данных украинских БКИ можно выделить наиболее значимые негативные факторы: любая просрочка в последние 12 месяцев (особенно свыше 30 дней), более 3 запросов на кредит за последние 30 дней, действующие займы в нескольких МФО одновременно, недавняя смена места работы или адреса, несоответствие между заявленным доходом и транзакционной активностью по счету (при использовании Open Banking), заявка с зарубежного IP-адреса без дополнительной верификации, первая заявка с нового устройства в нетипичное время суток.
Что повышает скоринговый балл
Длинная история успешных погашений (даже небольших займов), стабильные регулярные поступления на счет (зарплата или пенсия), использование того же устройства и браузера, что и при предыдущих успешных заявках, верификация через BankID или Дію (снижает риск мошенничества, что повышает доверие алгоритма), повторная заявка в ту же МФО, в которой уже были успешные займы (система знает вас и доверяет).
Можно ли «обмануть» алгоритм
Краткий ответ — нет, не стоит пытаться. Скоринговые системы обучены на миллионах заявок, включая мошеннические. Попытки указать завышенный доход, использовать чужие данные или подать заявку через VPN не только не помогут — они с высокой вероятностью приведут к попаданию в черный список МФО, из которого выбраться крайне сложно. Лучшая стратегия — строить реальный положительный финансовый профиль, что занимает время, но работает гарантированно.
Вывод
Скоринговый алгоритм МФО — сложная система, которая анализирует десятки факторов за секунды. Понимание ее логики помогает принимать правильные финансовые решения: не подавать несколько заявок одновременно, строить кредитную историю постепенно, выбирать МФО с моделями, подходящими под ваш профиль. Используйте Фіногляд для поиска МФО с наиболее подходящими условиями для вашей ситуации.
