Cum modernizează IA creditarea alături de sistemele bancare vechi fără a le înlocui

Orice intervenție în sistemul central al unei bănci neliniștește echipa de inginerie. Soluțiile vechi sunt rigide, astfel încât o singură modificare poate avea nevoie de o lună pentru a parcurge întregul proces. Creditarea, una dintre principalele surse de venit ale unei bănci, resimte cel mai mult această problemă.

Oricine a lansat o versiune într-un sistem bancar central cunoaște tiparul: un produs nou are nevoie de un nou nivel de aprobare, o listă revizuită de documente, o regulă de punctaj ajustată și un flux de raportare actualizat, iar fiecare element atinge cod care funcționează de zeci de ani.

Prin urmare, produsele noi și actualizările sunt amânate chiar și atunci când toată lumea este de acord că sunt necesare: riscul unei greșeli a fost întotdeauna mai mare decât riscul așteptării. Sau, mai exact, așa era înainte, deoarece rămânerea în urma schimbării tehnologice a devenit astăzi un risc mult mai mare.

Să ne imaginăm însă o platformă de creditare separată, configurată prin IA și implementată alături de sistemul central. Noile fluxuri de credit funcționează independent și se conectează la sistemul central prin integrări. În acest fel, modificările infrastructurii de creditare devin o serie de versiuni mici și testate, iar erorile apar în timpul testării înainte de a ajunge la un debitor real. Ar putea această abordare să reducă presiunea asupra echipelor de inginerie?

Cererea crește mai repede decât se pot schimba sistemele vechi

Piața software-ului de inițiere a împrumuturilor este estimată să crească într-un ritm anual compus de 11,8% până în 2030, potrivit The Business Research Company. Ca termen de comparație, este aproape același ritm cu piața mai largă a software-ului pentru companii, pe baza prognozelor Technavio. Este un aspect de reținut, având în vedere că activitatea de creditare este de obicei partea din infrastructura tehnologică a unei bănci care se opune cel mai mult schimbării.

Un factor al acestei creșteri este rigiditatea sistemelor centrale vechi, care încetinește schimbările în creditare. Băncile și companiile fintech achiziționează tot mai des instrumente care le permit să lanseze produse de credit în jurul sistemului central, fără să aștepte luni pentru aprobarea unei mici actualizări.

Echipele de inginerie știu că o singură greșeală poate fi foarte costisitoare. În aprilie 2018, TSB Bank și-a migrat datele clienților pe o platformă nouă, care a cedat imediat după intrarea în funcțiune. O parte importantă a clienților a pierdut accesul la serviciile bancare, iar banca a suferit pierderi mari. Multe echipe de inginerie invocă și astăzi acel caz atunci când planifică o versiune pentru sistemul central.

În plus, în creditare, erorile ajung direct în bilanț. Un prag de aprobare configurat greșit aprobă împrumuturi care ar fi trebuit refuzate sau respinge debitori care îndeplineau condițiile. Oricare dintre greșeli se reflectă în pierderi sau venituri ratate în câteva săptămâni.

Unde oferă IA cel mai mare avantaj în creditare

Băncile încep de obicei să introducă IA prin integrările cele mai cunoscute și aparent sigure: chatboți și asistenți de servicii în interfața pentru clienți. Un creditor care adaugă un chatbot își asumă însă un risc mai puțin vizibil. Modelele generative oferă uneori răspunsuri greșite cu deplină încredere. În AI Impact Survey 2026 realizat de Grant Thornton, doar 18% dintre directorii bancari au declarat că au încredere deplină în mecanismele lor de control al IA.

Avantajul IA în creditare vine din viteza cu care un creditor poate schimba tot ceea ce înconjoară decizia de credit. Decizia în sine rămâne în sarcina modelelor de punctaj aprobate și a comitetelor de credit.

Viteza a avut întotdeauna valoare comercială. Modificarea infrastructurii de creditare într-un sistem central vechi necesită 12 până la 18 luni de muncă de inginerie, iar noile lansări rămân blocate în tot acest timp. Înlocuirea completă a sistemului central durează între trei și cinci ani. Între timp, debitorii solicită finanțare în altă parte.

Raportul Federal Reserve din 2026 privind firmele cu angajați a constatat că ponderea micilor întreprinderi americane solicitante de credit care căutau finanțare de la creditori fintech online a crescut de la 17% în 2020 la 29% în 2025, iar multe firme au invocat deciziile mai rapide drept motiv.

IA pornește de la cerința de afaceri

În loc să ruleze analize sau să participe la deciziile de credit, IA poate aduce o valoare enormă în activitatea de configurare care ajută la lansarea și actualizarea produselor de credit. Punctul de intrare este o cerință de afaceri scrisă de responsabilii de produs. O echipă de credit descrie ce dorește: cine poate solicita, ce documente sunt necesare, nivelurile de aprobare, ce date intră în punctaj, ce se raportează și când.

IA transformă fiecare punct în configurația platformei: criterii de eligibilitate, o listă de documente, un flux de aprobare cu nivelurile sale, conexiuni la sursele de date din spatele punctajului și un calendar de raportare. Într-un sistem central vechi, inginerii construiesc manual fiecare element, iar orice schimbare trece printr-un ciclu complet de lansare. Cu IA, produsul este construit funcție cu funcție pe o bază comună. Echipele de inginerie și conformitate analizează și testează fiecare schimbare înainte de intrarea în funcțiune și păstrează aprobarea finală.

Cerința poate fi complet independentă de sistemul central existent. IA nu trebuie să citească sau să interpreteze logica sistemului central, astfel încât un creditor poate defini un produs pe care sistemul actual nu a fost niciodată conceput să îl susțină. Două decenii de cod nedocumentat rămân neatinse.

Noul flux de credit funcționează pe o platformă separată, implementată alături de sistemul central. Cele două se conectează prin integrări, iar sistemul central își păstrează înregistrările și funcțiile existente. Nicio parte a codului său nu trebuie rescrisă înainte de lansarea unui produs nou.

Construirea pe baza datelor disponibile astăzi

Multe proiecte bancare de IA se blochează însă la date. Dar nu există o nevoie reală de o bază de date uriașă: este utilă, dar nu obligatorie. IA elaborează regulile de subscriere și cerințele privind datele în jurul surselor existente, iar echipa de risc le aprobă înainte de orice execuție. Atunci când lipsește o sursă, sistemul definește cum trebuie colectată: informații de la debitor, informații de la garant, documente obligatorii și care pot fi încărcate și surse externe de date.

Acest proces de „construire a datelor” ajută băncile și companiile fintech să își extindă inventarul real de date, inclusiv lacunele, iar presupunerile furnizorilor despre ceea ce ar trebui să fie deja colectat nu mai conduc proiectul.

Pregătirea datelor încetează să fie o condiție prealabilă pentru lansarea unui produs de credit și devine parte din aceeași etapă de configurare.

Schimbarea produsului față de schimbarea sistemului central

Pentru majoritatea creditorilor, întrebarea practică este dacă pot fi lansate produse de credit noi și pot fi adaptate cele existente în timp ce continuă o migrare a sistemului central de-a lungul mai multor ani. O platformă de creditare separată, configurată cu IA pe baza cerințelor de afaceri, răspunde acestei întrebări. Un creditor poate lansa și ajusta produse de credit în fiecare trimestru, în timp ce programul sistemului central își păstrează propriul calendar. În această separare își dovedește IA valoarea actuală în creditare.