Projekt WiseCredit, ktorý vedie Ioana Florina Coita na NHF EU v Bratislave, skúma, ako môžu behaviorálne informácie, finančné údaje a umelá inteligencia prispieť k transparentnejšiemu a spravodlivejšiemu posudzovaniu úverovej bonity. Namiesto toho, považoval úverové riziko za statickú charakteristiku, projekt skúma, ako ľudia prijímajú rozhodnutia o splácaní, keď sa zmenia ich finančné okolnosti.
Rozprávali sme sa s hlavnou výskumníčkou projektu o tom, prečo sú behaviorálne experimenty dôležité pre výskum úverového rizika, čo projekt WiseCredit doteraz dosiahol a čo bude nasledovať.
Aká je hlavná myšlienka projektu WiseCredit?
Tradičné hodnotenie úverovej bonity sa opiera hlavne o finančné informácie, ako sú príjem, zadlženosť a história splácania. Tieto premenné sú síce podstatné, často však poskytujú len momentálny obraz o finančnej situácii dlžníka. Dvaja ľudia s podobným príjmom a zadlžením môžu reagovať veľmi odlišne, keď čelia neočakávaným výdavkom, zníženiu príjmu alebo inému finančnému šoku.
Projekt WiseCredit skúma, či tieto behaviorálne rozdiely môžu poskytnúť užitočné informácie pre pochopenie rizika nesplácania. Projekt kombinuje behaviorálne experimenty, psychometrické merania, finančné informácie a informácie z otvoreného bankovníctva, ako aj modelovanie založené na údajoch. Zároveň sa zaujímame o rovnako dôležitú otázku: aj keď dodatočné behaviorálne informácie môžu zlapšiť predikciu, neznamená to automaticky, že by sa mali stať súčasťou operačného úverového skóre.
Cieľom preto nie je len využívať viac informácií, ale zistiť, ktoré informácie skutočne zlepšujú posúdenie úverovej bonity pri zachovaní transparentnosti, spravodlivosti a ľudského dohľadu.
Prečo používať behaviorálne experimenty na skúmanie predikcií o splácaní úverov?
Finančné údaje zo skutočného sveta nám hovoria, čo sa stalo, ale nie vždy vysvetľujú, prečo sa to stalo. Kontrolované experimenty nám umožňujú pozorovať tieto rozdiely za porovnateľných finančných podmienok. V projekte WiseCredit účastníci opakovane prijímajú rozhodnutia o splácaní, pričom čelia zmenám v príjmoch, výdavkoch, obmedzeniam likvidity, finančným šokom, stimulom a spätnej väzbe. Namiesto toho, aby sme sa zameriavali iba na výšku kontokorentu, môžeme skúmať, či závislosť od kontokorentu pretrváva aj po šoku, ako sa mení splácanie a či sa následne vráti normálne finančné správanie.
Môžu informácie o správaní zlepšiť úverové hodnotenie bez zvýšenia zaujatosti?
Toto je jedna z kľúčových výziev projektu. Informácie o osobnosti a správaní môžu pomôcť vysvetliť, prečo ľudia reagujú odlišne na rovnaké finančné okolnosti, ale to neznamená, že každá takáto premenná by sa mala použiť v úverovom hodnotení.
Vezmime si ako príklad impulzívnosť. Zjednodušený prístup by vyššiu impulzívnosť priamo preložil na vyššie úverové riziko. Informatívnejším prístupom je preskúmať, či to pomáha vysvetliť, ako jednotlivci reagujú na finančný stres – napríklad či sa po neočakávaných výdavkoch mení spôsob splácania alebo či finančné zotavenie trvá dlhšie.
Meranie osobnosti môže mať preto vedeckú hodnotu, bez toho, aby bolo vhodné pre operatívne rozhodnutie o poskytnutí úveru. Ak psychometrické informácie pridávajú len malú prediktívnu hodnotu po zohľadnení skutočného správania pri splácaní a finančných transakcií, nemusí existovať
silné odôvodnenie pre ich zaradenie do konečného modelu hodnotenia. Osobnosť by namiesto toho mohla pomôcť výskumníkom pochopiť heterogenitu správania, zatiaľ čo pozorovateľné finančné správanie poskytuje informácie potrebné na predikciu.
Experimenty tiež poskytujú príležitosť preskúmať potenciálnu zaujatosť. Keď účastníci čelia podobným finančným podmienkam, môžeme otestovať, či porovnateľné správanie vedie k porovnateľným výsledkom modelu. Chyby predikcie, falošné pozitíva a kalibrácia modelu sa dajú porovnať medzi relevantnými skupinami. Experimentálny dizajn nemôže zaručiť nezaujatý model, ale môže uľahčiť identifikáciu a pochopenie potenciálnych zdrojov zaujatosti ešte pred praktickým nasadením.
Čo bude ďalej s projektom WiseCredit?
Prvé empirické výsledky skúmajú, ako účastníci reagujú na meniace sa finančné podmienky a či premenné poskytujú užitočné informácie nad rámec bežných finančných ukazovateľov.
V ďalšej fáze budeme porovnávať alternatívne špecifikácie modelov s cieľom určiť pridanú hodnotu, ktorú poskytujú behaviorálne reakcie a psychometrické merania. Cieľom nie je len identifikovať algoritmus s najvyššou prediktívnou presnosťou. Modely sa budú hodnotiť aj z hľadiska kalibrácie, robustnosti a spravodlivosti.
Toto je čoraz dôležitejšie, keďže umelá inteligencia sa vo finančnom rozhodovaní využíva čoraz širšie. Predtým, ako sa informácie o správaní a otvorenom bankovníctve stanú bežnou súčasťou posudzovania úverovej bonity, potrebujeme dôkazy o tom, čím tieto údaje skutočne prispievajú a ako by sa mali interpretovať.
Pre WiseCredit zostáva kľúčovou otázkou: ako môžu komplexnejšie finančné a behaviorálne informácie zlepšiť naše chápanie úverového rizika a zvýšiť transparentnosť a spravodlivosť úverových rozhodnutí?
Vybrané publikácie:
Coita, I. F., Machado, M. R., Gomez Teijeiro, L., Wenzlaff, K., Gregoriades, A., Themistocleous, C., Bernard, F. S., Rupeika-Apoga, R., Teng, H.-W., Dzurovski, A., Yilmaz, G. N., Stanca, L., van Heeswijk, W., Pop, M. V., Bolesta, K., Peliova, J., Filipovska, O., & Osterrieder, J. (2026). Taxonomy of fraud types in alternative finance using hybrid systematic review. International Journal of Information Management Data Insights, 6, 100435. https://doi.org/10.1016/j.jjimei.2026.100435
Coita, I. F., Filip, L., Peliova, J., & Popa, D. (2026). Evaluation of a low-code intelligent invoice processing prototype. The Engineering Economist. Advance online publication. https://doi.org/10.1080/0013791X.2026.2668105
O projekte WiseCredit
Projekt WiseCredit – Integrácia osobnostných čŕt a údajov z otvoreného bankovníctva pre udržateľné a etické posudzovanie úverovej bonity skúma, ako môžu behaviorálne charakteristiky, finančné informácie a metódy založené na údajoch prispieť k transparentnejším, spravodlivejším a udržateľnejším prístupom k posudzovaniu úverovej bonity.
Hlavná výskumná pracovníčka: Ioana Florina Coita
Hostiteľská inštitúcia: Ekonomická univerzita v Bratislave, Fakulta národného hospodárstva
Číslo projektu: 09I03-03-V04-00502
Financované z programu EÚ NextGenerationEU prostredníctvom Plánu obnovy a odolnosti pre Slovensko v rámci projektu č. 09I03-03-V04-00502.
