The post has been translated automatically. Original language: Russian
Fintech today is a competition of scoring systems.
Not only profit, but also the availability of financial products for customers depends on how accurately the platform is able to assess risk.
Classic credit bureaus no longer provide a complete picture. The world is moving from static scoring to dynamic, self-learning systems.
Why is scoring the heart of fintech?
For lending, BNPL, crowdlanding, and microfinance, scoring is:
- Business sustainability guarantee
- Reduction of NPL and defaults
- More accurate interest rates
- Expanding access to finance
Customers want instant solutions, while regulators want explicitness and transparency. This has created evolutionary pressure on technology.
Stage 1: Traditional scoring
The first generation of scoring models was based on statistics:
- Logistic regression
- Rules set by experts
- Classic Credit Bureau formulas
Data sources:
- Credit history
- Official income and work
- Demographics
Advantages: explainability, ease of implementation.
Cons: low flexibility, limited data set.
Stage 2: Scoring based on machine learning
The transition to ML made it possible to use hundreds of features and complex dependencies.
| Approach | Example |
| Decision trees | Random Forest |
| Boosting | XGBoost, CatBoost |
| Neural networks | MLP, LSTM |
Now not only the credit history is taken into account, but also:
- Payment and transaction patterns
- Digital footprint
- Device & behavior data
- Online identifiers (fingerprinting)
The result: +15-30% accuracy compared to the classic models.
Stage 3: Explicable AI (XAI) and regulatory requirements
ML models have become "black boxes", and the question arose - how to explain the solution?
A class of XAI technologies has appeared:
- SHAP, LIME
- Behavioral explanations
- Visualizing the importance of features
This is important for:
- Transparency of decisions
- Inspections and audits
- Combating discrimination
- Compliance with the requirements of global regulators.
Stage 4: Dynamic and streaming scoring
Modern fintech companies are moving towards models that are updated in real time.
| Technology | Point |
| Dynamic scoring | Reassessing the risk at each event |
| Behavioral scoring | Analysis of the client's daily actions |
| Streaming ML | Online learning |
Application:
- BNPL platforms
- P2P and crowdlanding
- Digital banks
- Corporate factoring & SME platforms
The goal is personal limits and interest rates, as in neo-banks.
What's next?
The future of scoring is:
- Streaming transaction analysis
- Digital identity + financial behavior
- Integration with government data and open banking
- Financial inclusion through explicable AI
The main trend is smart, adaptive and transparent risk systems.
Финтех сегодня - это конкуренция скоринговых систем.
От того, насколько точно платформа умеет оценивать риск, зависит не только прибыль, но и доступность финансовых продуктов для клиентов.
Классические кредитные бюро уже не дают полной картины. Мир переходит от статического скоринга к динамическим, самобучающимся системам.
Почему скоринг - сердце финтеха?
Для кредитования, BNPL, краудлендинга и микрофинансирования скоринг - это:
- Гарантия устойчивости бизнеса
- Снижение NPL и дефолтов
- Более точные процентные ставки
- Расширение доступа к финансам
Клиенты хотят мгновенных решений, а регуляторы - объяснимости и прозрачности. Это создало эволюционное давление на технологии.
Этап 1: Традиционный скоринг
Первое поколение скоринговых моделей базировалось на статистике:
- Логистическая регрессия
- Правила, заданные экспертами
- Классические формулы кредитных бюро
Источники данных:
- Кредитная история
- Официальный доход и работа
- Демография
Плюсы: объяснимость, простота внедрения.
Минусы: низкая гибкость, ограниченный набор данных.
Этап 2: Скоринг на основе машинного обучения
Переход к ML позволил использовать сотни признаков и сложные зависимости.
| Подход | Пример |
| Деревья решений | Random Forest |
| Бустинг | XGBoost, CatBoost |
| Нейросети | MLP, LSTM |
Теперь учитывается не только кредитная история, но и:
- Платежные и транзакционные паттерны
- Digital footprint
- Device & behavior data
- Онлайн-идентификаторы (fingerprinting)
Результат: +15–30% точности в сравнении с классическими моделями
Этап 3: Explainable AI (XAI) и требования регуляторов
ML-модели стали «черными ящиками», и возник вопрос - как объяснить решение?
Появился класс XAI-технологий:
- SHAP, LIME
- Поведенческие объяснения
- Визуализация важности признаков
Это важно для:
- Прозрачности решений
- Проверок и аудитов
- Борьбы с дискриминацией
- Соответствия требованиям глобальных регуляторов.
Этап 4: Динамический и потоковый скоринг
Современные финтех-компании переходят к моделям, которые обновляются в реальном времени.
| Технология | Суть |
| Dynamic scoring | Переоценка риска при каждом событии |
| Behavioral scoring | Анализ ежедневных действий клиента |
| Streaming ML | Онлайн-обучение |
Применение:
- BNPL-платформы
- P2P и краудлендинг
- Цифровые банки
- Корпоративные factoring & SME-платформы
Цель - персональные лимиты и процентные ставки, как в нео-банках.
Что дальше?
Будущее скоринга — это:
- Потоковый анализ транзакций
- Digital-identity + финансовое поведение
- Интеграции с гос-данными и open banking
- Финансовая инклюзия через explainable AI
Главный тренд — умные, адаптивные и прозрачные системы риска.
Share
