Кейс / AI-поддержка кредитных решений / 2025–2026

Fairline AI для кредитования малого бизнеса

Спроектировал связанный процесс работы андеррайтера и мобильный кабинет заявителя. После внедрения стоимость корректного рассмотрения кредитной заявки снизилась на 12%, а чистая экономия за 12 месяцев составила $1,2 млн.

Название продукта и элементы брендинга изменены для соблюдения конфиденциальности. Показаны оригинальные продуктовые решения и результаты их внедрения.

Роль: Продуктовый дизайнер
Команда: 2 дизайнера / 3 разработчика / 1 продакт-менеджер
Дата: Июль 2025 – июль 2026
Платформа: Веб-система / Мобильный кабинет

Очередь заявок Fairline и досье с источниками решения

Обзор

О проекте

Fairline помогает андеррайтерам рассматривать кредитные заявки малого бизнеса, а заявителям исправлять сведения с телефона. Я спроектировал очередь проверки, единое досье с раздельными проверенными данными, кредитной политикой и выводами AI, а также мобильный сценарий исправления. Изменения сократили повторную сверку и запросы документов. Финальное кредитное решение осталось за уполномоченным андеррайтером.

$1,2 млн Фактическая чистая экономия Сравнение фактических расходов с сопоставимым процессом без внедрения после контролируемого пилота / Июль 2025 – июль 2026

−12% Стоимость корректного рассмотрения заявки ($100 → $88) Стоимость рассмотрения с учётом AI и исправлений

+8,3% Полноценные заявки среди начавших доработку (60% → 65%) Доля заявителей, передавших пригодную к рассмотрению заявку, среди начавших её доработку

Задача

При рассмотрении неполных кредитных заявок андеррайтеры искали сведения в разных системах и повторно сверяли одни и те же данные. Заявителям нужен был понятный способ разобраться в запросе, исправить значение и загрузить актуальное доказательство. Задача дизайна состояла в сокращении повторной работы с сохранением проверки источников и полномочий человека.

Решение человека: AI может рекомендовать и моделировать условия. Одобрение, отказ и запись финального кредитного решения требуют подтверждения уполномоченного андеррайтера.
Целостность источников: Данные, правила и выводы модели должны хранить источник и время. Финальное событие решения остаётся неизменяемым.
Справедливость и дрейф: Нарушение порога останавливает автоматизацию, отправляет затронутые заявки на ручную проверку и требует подтверждённого восстановления.

Почему AI

Андеррайтер сравнивает денежный поток, правила, обеспечение и документы заявки. AI может подготовить сравнение и предложить допустимую альтернативу при явных полномочиях и возможности пересмотра.

Сведение доказательств

Модель объединяет финансовые данные с согласия клиента и загруженные документы.

Проверка правил

Она находит расхождения между заявкой, кредитной политикой и рекомендацией.

Альтернативные условия

Она готовит допустимый вариант условий и сохраняет исходный запрос.

Модель AI-системы

Сценарий связывает данные с согласия клиента, рекомендацию с источниками, решение человека и объяснение заявителю.

01

Сбор

Читает банковские данные с согласия клиента, поля заявки и загруженные документы.
02

Оценка

Готовит выводы о денежном потоке, платёжеспособности и обеспечении с источниками и актуальностью.
03

Проверка

Сравнивает рекомендацию с кредитной политикой и контролями справедливости.
04

Решение

Требует подтверждения результата и обоснования уполномоченным андеррайтером.
05

Объяснение

Показывает заявителю причины проверки и доступный путь исправления или пересмотра.

Ключевые решения

01 Граница

Разделить рекомендацию и полномочия

Развёл вывод модели, проверку правил и решение человека по отдельным состояниям. Интерфейс не выдаёт рекомендацию за одобренный кредитный результат.
02 Доказательства

Собрать основания для проверки в одном месте

$100 $88

стоимость корректного рассмотрения заявки в обновлённом процессе

Собрал проверенные сведения, правила кредитования и выводы AI в одном досье. Источники и их актуальность видны рядом с выводом, поэтому андеррайтеру не нужно заново искать те же данные в разных системах.
03 Пересмотр

Связать исправления заявителя с рассмотрением

Связал мобильный сценарий исправления с досье андеррайтера. Заявитель видит значимые факторы и источники, исправляет значение и отправляет актуальные документы на проверку. Доля полноценных заявок выросла с 60% до 65% среди начавших доработку.

Интерфейс должен ясно показывать, где заканчивается рекомендация модели и начинается ответственное решение человека.

Решение

Очередь с причинами проверки

Спроектировал очередь вокруг причины ручной проверки, срока и следующего действия. Каждая строка показывает, что требует внимания, а боковая панель открывает следующую заявку и сохраняет видимость общей загрузки.

Наблюдение: Общий статус не показывал, какая заявка требует внимания первой.
Решение: Ранжировать кейсы по причине проверки и сроку, затем показывать следующее действие в контексте.
Эффект: Приоритизация и явные следующие действия стали частью связанного процесса, который снизил стоимость рассмотрения на 12%. Результат относится ко всему процессу, включая досье и исправления заявителя.

Очередь андеррайтинга Fairline с причинами проверки и риском срока — Очередь заявок с приоритетом ручной проверки.

Досье и журнал источников

Разделил проверенные данные, кредитную политику и выводы AI в едином досье, затем связал каждый вывод с источником. Журнал показывает время проверки доказательств и начало ручного рассмотрения.

Наблюдение: Конфликт правил и устаревшие данные могли потеряться внутри общей рекомендации.
Решение: Разделить данные, правила и модель и связать каждый вывод с журналом.
Эффект: Сокращение поиска, переключений между системами и повторной сверки помогло снизить стоимость корректного рассмотрения заявки со $100 до $88 с учётом AI и исправлений.

Досье Fairline с раздельными данными, правилами и доказательствами модели — Досье с источниками и неизменяемым журналом.

Симулятор с сохранением исходных условий

Симулятор сравнивает запрос с альтернативой, которая соответствует политике. Сумма, срок, ставка, покрытие и обеспечение остаются видимыми. Альтернатива всё равно требует решения человека.

Наблюдение: Изменение параметров могло перезаписать исходную рекомендацию модели.
Решение: Создать отдельный контрфактический вариант и сохранить исходные условия как неизменяемую точку сравнения.
Эффект: Андеррайтер сравнивает допустимые по политике условия без записи кредитного решения.

Симулятор Fairline со сравнением исходных и альтернативных условий — Альтернативные условия с сохранением исходного запроса.

Изменение решения с полномочиями и обоснованием

Для изменения рекомендации нужны решение, категория причины, подтверждённые полномочия и письменное обоснование. Предпросмотр показывает запись, которая попадёт в журнал после подтверждения.

Наблюдение: Изменение без полномочий и причины ослабляет ответственность за кредитное решение.
Решение: Проверять роль и требовать структурированное объяснение перед записью события.
Эффект: Запись решения сохраняет уполномоченного андеррайтера и обоснование. Рекомендация AI остаётся отделённой от финального кредитного результата.

Форма изменения решения Fairline с полномочиями, причиной и предпросмотром журнала — Решение человека перед записью в неизменяемый журнал.

Ручная проверка при нарушении порогов

Разрыв равных возможностей и дрейф популяции проверяются по явным порогам. Нарушение останавливает автоматизацию, удерживает затронутые заявки на ручной проверке и открывает план восстановления с проверкой результата отката.

Наблюдение: Для предупреждения о модели нужен был явный порядок действий до использования затронутых рекомендаций в рассмотрении.
Решение: Связать нарушение порога, ручную маршрутизацию, шаги восстановления и подтверждение в одном состоянии.
Эффект: Затронутые заявки переходят на ручную проверку. До возобновления обработки с помощью модели в сценарии восстановления видны обязательные проверки и подтверждение.

Экран Fairline с порогами справедливости и дрейфа модели — Автоматизация остановлена во время нарушения порогов.

Объяснение и пересмотр для заявителя

Спроектировал мобильный сценарий с объяснением причины доработки и источником каждого значимого фактора. Заявитель может исправить значение, загрузить актуальный документ и отправить обновления андеррайтеру.

Наблюдение: Общий статус ожидания не помогал понять причину или исправить запись.
Решение: Показать значимые доказательства и объединить исправление данных с запросом ручной проверки.
Эффект: Доля заявителей, передавших полноценную, пригодную к рассмотрению заявку, выросла с 60% до 65% среди начавших доработку. Показатель относится к успешному исправлению, а не к первичной подаче заявки.

Мобильные экраны Fairline с объяснением проверки и исправлением данных — Объяснение, исправление и запрос ручной проверки.

Контроль человека и восстановление

Ошибки и восстановление

Пограничная заявка

Когда: Данные стабильны, но платёжеспособность находится рядом с порогом политики.
Ответ продукта: Кейс переходит на структурированную ручную проверку с видимой причиной.

Конфликт с политикой

Когда: Рекомендация модели расходится с правилом кредитования.
Ответ продукта: Конфликт отделяется от вывода модели, а запись итогового решения блокируется.

Устаревшее или пропущенное доказательство

Когда: Значимый источник вышел за допустимый срок актуальности.
Ответ продукта: Заявитель или андеррайтер получает точный запрос данных.

Нарушение справедливости или дрейф

Когда: Показатель справедливости или дрейфа популяции превышает заданный порог.
Ответ продукта: Автоматизация останавливается, а затронутые заявки направляются на ручную проверку.

Исправление заявителем

Когда: Заявитель находит ошибочное значение или имеет более новый документ.
Ответ продукта: Источник обновляется либо неизменённая запись отправляется андеррайтеру.

Механизмы безопасности и проверки

Источник и согласие

Значимые выводы хранят источник, время и данные о согласии и разрешённом использовании.

Неизменяемые исходные условия

Симуляция условий не перезаписывает исходную рекомендацию или заявку.

Проверенные полномочия

Действия, влияющие на кредитный результат, требуют уполномоченного человека и письменного обоснования.

Контроль модели в процессе

Нарушение справедливости или дрейф останавливают автоматизацию и запускают восстановление с обязательной проверкой результата.

Возможность пересмотра

Заявитель может проверить факторы, исправить данные, отправить доказательство или запросить проверку.

Оценка AI-решения

Внедрённый процесс оценили в контролируемом пилоте и через сравнение фактических расходов с сопоставимым процессом без изменений. Продуктовая аналитика также отслеживала, какая доля заявителей, начавших доработку, передала полноценную заявку для рассмотрения.

Методы оценки

Стоимость рассмотрения заявки

В расчёт включены затраты на AI и исправления. Стоимость корректного рассмотрения одной заявки снизилась со $100 до $88.

Фактическая чистая экономия

Фактические расходы с июля 2025 по июль 2026 сравнили с сопоставимым процессом без внедрения. После вычета дополнительных затрат экономия составила $1,2 млн за счёт сокращения оплачиваемой ручной сверки, повторных запросов документов и повторной обработки заявок.

Успешная доработка заявки

Измеряли долю полноценных, пригодных к рассмотрению заявок среди заявителей, начавших доработку. Показатель вырос с 60% до 65%, на 8,3% относительно исходного уровня.

Результаты

$1,2 млн Фактическая чистая экономия после дополнительных затрат Сравнение фактических расходов после контролируемого пилота / Июль 2025 – июль 2026

−12% Стоимость корректного рассмотрения заявки ($100 → $88) С учётом затрат на AI и исправления

+8,3% Полноценные заявки среди начавших доработку (60% → 65%) Успешное завершение сценария исправления заявки

Связанный процесс рассмотрения дал $1,2 млн фактической чистой экономии за период с июля 2025 по июль 2026 после вычета дополнительных затрат. Стоимость корректного рассмотрения заявки снизилась со $100 до $88 за счёт сокращения ручной сверки, повторного сбора документов и повторной обработки. Эти показатели описывают одно улучшение процесса в разных масштабах. В мобильном сценарии доля полноценных заявок выросла с 60% до 65% среди начавших доработку.

Выводы

Мой вклад состоял в том, чтобы связать очередь, проверку доказательств и исправления заявителя в один процесс. Разделение данных, кредитной политики и рекомендаций AI сократило необходимость повторно искать и проверять одни и те же сведения. Финансовый результат относится ко всему внедрённому процессу. Показатель успешной доработки отдельно показывает вклад мобильного сценария.

Связанная система управления рисками Easycompliance

Следующий кейс

Easycompliance / Управление рисками

Смотреть кейс

Напишите мне

Создаёте AI, FinTech или Enterprise-продукт? Помогу превратить сложные решения в понятные процессы с доказательствами, контролями и измеримым результатом.

Скачать резюме