К 2026 году стало очевидно, что традиционный кредитный скоринг, основанный на данных финансовой отчетности за прошлые периоды, больше не подходит для e-commerce. Проблема заключается в его медлительности и статичности, что не позволяет адекватно учитывать быстро меняющуюся динамику онлайн-бизнеса. В условиях рынка, где ключевые показатели изменяются ежедневно, анализировать данные на основе квартальных отчетов невозможно.
Поэтому на место традиционных методов пришел предиктивный AI-анализ. Его основное отличие заключается в том, что он фокусируется не на прошлых доходах продавца, а на его будущей способности генерировать выручку. Это изменение постепенно трансформирует роль финансовых учреждений: банки и фонды становятся не просто контролерами, а партнерами, способствующими росту e-commerce-бизнеса.
Если взглянуть на ситуацию с точки зрения продавца, его проблемы становятся очевидными. Бизнес расширяется, объемы продаж возрастают, товары стабильно реализуются на маркетплейсе, и все операционные данные актуальны и доступны в режиме реального времени. Однако при обращении за финансированием банк по-прежнему:
- требует залог,
- использует устаревшую отчетность,
- игнорирует сезонные колебания, динамику товарных карточек и поведение покупателей.
В итоге доступ к капиталу либо ограничен, либо поступает слишком поздно, уже после завершения пикового сезона, когда он был наиболее необходим.
С точки зрения банков и фондов ситуация также долго оставалась непростой. E-commerce воспринимался как высокорисковый сектор, данные с маркетплейсов были фрагментированы и плохо стандартизированы, а оценка рисков для малого бизнеса требовала ручного анализа, что делало массовое финансирование селлеров экономически нецелесообразным.
Современный AI-скоринг меняет эту парадигму. Он анализирует сотни параметров в реальном времени, рассматривая бизнес как динамичную систему, а не как набор статичных цифр в отчетах.
Ключевые аспекты такого анализа включают динамику выкупа и возвратов. Алгоритмы способны выявлять аномалии в поведении покупателей еще до того, как это отразится на выручке. Например, резкий рост возвратов или изменение структуры заказов может служить ранним сигналом о потенциальных рисках.
Дополнительно важен анализ отзывов и рейтингов. Тональность комментариев напрямую влияет на прогнозы продаж, и AI способен отделять краткосрочный эмоциональный шум от системных проблем, связанных с продуктом, логистикой или обслуживанием.
Отдельным аспектом является прогнозирование спроса. Модель сопоставляет складские остатки, сезонные колебания, ценовую политику конкурентов и рекламные активности, что позволяет оценить, сможет ли текущий ассортимент поддерживать рост без сбоев и кассовых разрывов.
Все эти данные формируют так называемый «цифровой ДНК» продавца — динамический профиль бизнеса, который постоянно обновляется и отражает его реальное операционное состояние.
Наличие такого цифрового профиля позволяет финтех-платформам принимать кредитные решения за считанные минуты, а не недели. Финансирование становится не разовой транзакцией, а управляемым инструментом роста, который адаптируется под нужды бизнеса.
Одним из основных трендов 2026 года стало финансирование, основанное на выручке (Revenue-Based Financing). Все больше фондов и необанков готовы предоставлять капитал без залога и строгих графиков платежей — в обмен на процент от будущих продаж. Это принципиально изменяет подход селлеров к долговым обязательствам: выплаты становятся адаптивными к обороту, что снижает риск кассовых разрывов и позволяет бизнесу масштабироваться в периоды высокого спроса — перед Prime Day, «Черной пятницей» или сезонными распродажами — без долгового бремени.
Благодаря AI-моделям риск стал измеримым и управляемым. Для стабильных селлеров это привело к снижению процентных ставок до рекордных минимумов в истории e-commerce-финансирования. Банки и фонды, в свою очередь, получают более точное ценообразование риска, возможность безопасного размещения ликвидности и постоянный мониторинг бизнеса даже после выдачи финансирования, а не только на этапе принятия решения.
Таким образом, финансирование перестает быть «слепым» и превращается в прозрачный и контролируемый процесс.
В заключение, можно сказать, что AI-скоринг перестал быть вспомогательным инструментом и стал основой новой финансовой архитектуры e-commerce. «Цифровая ДНК» продавца становится универсальным языком доверия между селлерами, банками и инвесторами. Те, кто освоил этот язык, получают доступ к масштабируемому капиталу, в то время как те, кто продолжает использовать устаревшие методы оценки онлайн-бизнеса, все чаще оказываются вне быстрорастущей цифровой экономики.
Кылыч Куталиев
Бизнес-ментор
Основатель iSistant (AI платформа кредитования e-commerce)
Фото www
