При оценке ситуации при предоставлении потребительского кредита персонал банка использует систему правил кредитования, статистические модели или просто интуицию. В последние годы значительный интерес вызывает использование нейронных систем. В статье дается сравнительный анализ использования искусственных нейронно-неопределенных систем ANFIS (Artifical Neiro-Fuzzy Inference System) и моделей кратного дискриминантного анализа для обнаружения потенциальных неплательщиков долга по потребительскому кредиту. Исследованием установлено, что система ANFIS дает лучший результат и имеет преимущества также с обычными методами расчета с использованием компьютера. Практика показала, что система ANFIS является гибкой, толерантной к неточным данным.