Tihi rat za jezgru kreditnog sustava
Sustavi za odobravanje kredita rijetko završavaju u naslovima, ali upravo se tamo odvija jedan od najzanimljivijih sukoba između tradicionalnih financija i umjetne inteligencije. Američki startup Fuse prikupio je 25 milijuna dolara kako bi iz temelja ponovno osmislio način na koji kreditne zadruge obrađuju zahtjeve za kredit. Na prvi pogled daleka američka priča, no zapravo vrlo relevantna i za banke u Hrvatskoj i regiji. U nastavku analiziram što Fuse zapravo pokušava postići, tko bi mogao profitirati, tko gubi i kakve su paralele s europskim tržištem.
Vijest ukratko
Kako prenosi TechCrunch, Fuse je 16. ožujka 2026. objavio rundu ulaganja serije A u iznosu od 25 milijuna američkih dolara. Rundom predvodi fond Footwork, uz sudjelovanje Primary Venture Partners, NextView Ventures i Commerce Ventures.
Tvrtku su osnovali Andres Klaric i Marc Escapa, koji su 2023. pivotirali s prethodnog projekta vezanog uz auto-kredite na razvoj sustava za odobravanje kredita temeljenog na umjetnoj inteligenciji (loan origination system, LOS). Sustav pokriva cijeli životni ciklus kredita – od podnošenja zahtjeva do isplate.
Fuse cilja na američke kreditne zadruge, koje često rade na zastarjelim rješenjima. Prema TechCrunchu, startup već ima više od 100 klijenata i otvoreno želi istisnuti etablirane dobavljače poput nCina i MeridianLinka. Kako bi olakšao prelazak, Fuse je osnovao takozvani fond za spašavanje vrijedan 5 milijuna dolara: prvih 50 kvalificiranih zadruga dobiva besplatan pristup platformi sve dok im ne isteknu postojeći ugovori s legacy dobavljačima. Među konkurentima TechCrunch navodi i Casca te Glide.
Zašto je ovo važno
LOS je za kreditnu instituciju ono što je ERP za proizvodnju ili CRM za prodaju – centralni operativni sustav. On diktira kako se prikupljaju podaci, kako se odluke donose i koliko učinkovito se posao obavlja. Tko kontrolira LOS, drži značajan dio lanca vrijednosti u kreditiranju. Zbog toga je Fuseov napad na tu razinu infrastrukture puno važniji od još jednog AI dodatka na postojeći core.
Za kreditne zadruge u SAD-u, dobitak je prilično jasan. Tradicionalni sustavi se uvode mjesecima, često godinama, uz skupe konzultante i složene integracije. Automatizacija je ograničena, a rezultati su spori procesi, puno ručnog rada i visoki troškovi po kreditu. AI-native LOS, koji može automatski čitati dokumente, provjeravati prihode i samostalno obraditi jednostavne slučajeve, dramatično smanjuje operativni teret.
Kratkoročni gubitnici su legacy dobavljači i ekosustav oko njih – integratori, konzultantske kuće i specijalizirani alati građeni na starim platformama. Njihov model počiva na kompleksnosti i visokim troškovima promjene. Ako Fuse pokaže da se prelazak može obaviti brzo i uz visoku razinu automatizacije, taj se model ozbiljno dovodi u pitanje.
Tu je i širi konkurentski kontekst. Kreditne zadruge, koje uglavnom služe srednjem sloju i lokalnim zajednicama, godinama gube dinamiku u odnosu na digitalne banke i fintech igrače s brzim, mobilnim procesima. Ako Fuse doista može skratiti vrijeme uvođenja i operativne troškove, zadruge dobivaju šansu ponuditi suvremeno korisničko iskustvo bez vlastitog velikog IT odjela.
Naravno, sve to vrijedi samo ako su AI agenti dovoljno pouzdani i ako regulator prihvati njihovu ulogu. Kreditiranje je strogo regulirana djelatnost; odluke moraju biti objašnjive i revizijski sljedive. Jedan loš incident može usporiti usvajanje cijele kategorije.
Šira slika
Fuseova runda lijepo ilustrira nekoliko većih trendova u financijskoj tehnologiji.
Prvo, vertikalni SaaS s ugrađenom umjetnom inteligencijom. Umjesto općih AI alata, pojavljuju se specijalizirane platforme duboko prilagođene određenoj industriji: zdravstvu, osiguranju, logistici, bankarstvu. Originacija kredita idealna je meta, jer uključuje puno pravila, dokumentacije i početne obrade koju računalo može odraditi bolje od čovjeka.
Drugo, ulazimo u ciklus zamjene bankarskih sustava implementiranih prije desetak ili dvadesetak godina. Mnoga rješenja za kredite nastala su u doba bez clouda, API-ja i otvorenog bankarstva. Do sada se moderni dobavljači natjecali nižim troškovima infrastrukture; s AI-jem mogu nuditi i bitno veću automatizaciju i produktivnost.
Treće, regulatori prelaze s općih načela na vrlo konkretne zahtjeve. U SAD-u se pooštravaju pravila oko modelnog rizika i pristranosti; u EU stiže Akt o umjetnoj inteligenciji, uz već prisutni GDPR. Za specijalizirane LOS dobavljače to je dvosjekli mač: tko uspije ugrađenu usklađenost odraditi kako treba, dobit će jaku konkurentsku prednost, ali i veliku odgovornost.
Povijesno gledano, svaka velika promjena paradigme u enterprise softveru stvorila je nove lidere u naizgled dosadnim kategorijama – od Salesforcea u CRM-u do ServiceNowa u IT procesima. Nije teško zamisliti da će se nešto slično dogoditi i u segmentu sustava za odobravanje kredita, počevši od nišnih igrača poput kreditnih zadruga, a potom i u manjim bankama i specijaliziranim financijerima.
Istodobno, incumbent dobavljači poput nCina ili MeridianLinka neće mirno promatrati. Imaju kapital, reference i povjerenje regulatora. Logično je očekivati agresivno dodavanje AI funkcionalnosti i naglasak na sigurnosti i stabilnosti u odnosu na startupe. Rezultat bi mogao biti ubrzana inovacija u području koje je godinama bilo zanemareno.
Europska i regionalna perspektiva
Iako Fuse trenutno cilja isključivo na američke kreditne zadruge, teme koje otvara vrlo su aktualne za Europu i jugoistočnu Europu.
U Europskoj uniji ne postoji identičan model kao u SAD-u, ali postoje slični akteri: štedno-kreditne zadruge, regionalne banke, kooperative, te manji igrači koji posluju lokalno i s ograničenim IT kapacitetima. U Hrvatskoj su SKZ-i mali, ali povijest pokazuje koliko loša tehnologija i slaba kontrola mogu biti opasne. Paralelno, većina banaka u regiji još uvijek se oslanja na starije kreditne module povezane s domaćim core-banking rješenjima.
EU regulativa – prije svega GDPR i nadolazeći AI Act – postavlja stroge uvjete za upotrebu AI-ja u donošenju odluka s velikim utjecajem na građane, poput odobravanja kredita. To znači da europska verzija Fuse koncepta mora od prvog dana imati ugrađenu pojašnjivost modela, evidenciju odluka, nadzor pristranosti i mogućnost ljudske intervencije.
U pozadini se već gradi europski fintech-infrastrukturni sloj: igrači poput Mambua, Temenosa, Thought Machinea ili regionalnih pružatelja core-banking usluga nude modularne platforme. Sljedeći logičan korak je LOS koji nije samo „u cloudu“, već dizajniran oko AI agenata koji orkestriraju cijeli proces.
Za banke u Hrvatskoj i susjednim državama ključno je pitanje gdje u arhitekturi smjestiti inteligenciju. Prepustiti većinu odluka dobavljaču LOS-a i time ubrzati digitalizaciju ili zadržati kreditne modele u kući, a LOS koristiti prvenstveno kao workflow alat? Veće banke s vlastitim analitičkim timovima vjerojatno će birati drugi smjer, dok će manji igrači biti skloniji outsourcanju.
Što slijedi
Na temelju slučaja Fuse može se nazrijeti nekoliko scenarija za idućih pet godina.
Kratkoročno, svi će gledati brojke: koliko se vremena štedi u obradi zahtjeva, koliko se smanjuju troškovi po kreditu, kakve su stope odobrenja i što se događa s naplatom u portfelju. Ako institucije na AI-native LOS-u postižu bolje rezultate od onih na legacy sustavima, pritisak na promjenu će rasti.
Srednjoročno, treba očekivati konsolidaciju. Veliki dobavljači kupovat će specijalizirane AI startupe kako bi modernizirali svoje proizvode, a sami startupi će tražiti sigurnost u većim grupacijama zbog regulatornog pritiska. Na tržištu bi moglo ostati nekoliko dominantnih platformi koje upravljaju originacijom kredita za tisuće institucija.
Za zemlje EU-a, uključujući Hrvatsku, dodatni sloj je rizik ovisnosti o jednom dobavljaču. Ako se LOS pretvori u središte znanja o riziku, prelazak na drugi sustav postaje složeniji i skuplji nego ikada prije. Regulatori će zato sve više gledati na upravljanje rizikom dobavljača, mogućnost izlaska iz ugovora i planove kontinuiteta poslovanja.
Realno je očekivati da će prvi ozbiljniji pilot-projekti AI-native LOS rješenja u Europi krenuti tek nakon što se razjasni primjena AI Acta – dakle, vjerojatno oko 2027. ili 2028. godine. To daje bankama i zadrugama nekoliko godina da promišljeno dizajniraju arhitekturu i strategiju, umjesto da reagiraju stihijski.
Za domaći startup ekosustav poruka je jasna: najveća prilika nije u još jednoj aplikaciji za mobilno bankarstvo, nego u duboko integriranim sustavima koji tiho upravljaju reguliranim procesima poput kreditiranja. To je zahtjevniji put, ali i onaj s većom dugoročnom vrijednošću.
Zaključak
Ulaganje od 25 milijuna dolara u Fuse nije samo dobra vijest za jedan američki startup, već signal da umjetna inteligencija ulazi u samu jezgru kreditnih procesa. Ako AI-native dobavljači dokažu da mogu biti brži za implementaciju, jeftiniji za održavanje i dovoljno sigurni za regulatore, promijenit će odnose snaga u financijskoj infrastrukturi manjih institucija. Za banke i zadruge u Hrvatskoj i regiji pravo je pitanje: hoće li same oblikovati tu transformaciju ili će se jednog dana probuditi i shvatiti da ključni dio njihova poslovanja zapravo vodi vanjski AI sustav?
