close-btn
PaySpace Magazine Global toggle EN
Ми в соцмережах:
PaySpace Magazine Global toggle EN

Оцінка ризику в кредитуванні: як це робить фінтех?

ОЛЕНА ВАСІНА

Спеціаліст з комунікацій в Bredley Holding

Деякі особливості скорингу в банках відсікають цілком платоспроможних клієнтів. Серед тих, кому складно отримати позику – люди без кредитної історії або самозайняті, а це мільйони українців.

Якось я вирішила зробити досить велику покупку. Гроші у мене були, але могли виникнути додаткові витрати і невеликий запас точно не завадив би. Звернулася в банк за кредитом і… в черзі я стояла довше, ніж була готова відповідь у працівника – ні. Неприємно отримувати відмову, коли ти хочеш взяти в кредит суму разів в десять менше, ніж у тебе вже є. Однак є особливості скорингу в банках, які відсікають цілком платоспроможних клієнтів. Нічого особистого – це просто алгоритм. Серед тих, кому складно отримати позику люди без кредитної історії, як я, або самозайняті, а це мільйони українців. У країні 37% населення не мають банківських карт, не кажучи вже про позитивну фінансову історію. Всі ці люди відчувають труднощі з одержанням позики, хоча вже є технології, здатні вирішити проблему.

Традиційно фінансову надійність клієнта кредитори визначають кредитним рейтингом. У США і Канаді, наприклад, він заснований на даних банківського рахунку, історії позик і дисципліні їх погашення. У Франції і Японії кредитори приділяють увагу історії зайнятості та регулярному доходу. Ці показники добре працюють для фінансово активних і заможних споживачів. Однак значна частина населення не може підтвердити свою кредитоспроможність за такими параметрами. Особливо сьогодні, коли зростає самозайнятість і підприємництво, набирає популярність гіг-економіка. Ще складніше доводиться жителям країн, що розвиваються, де значна частина мешканців не має офіційних доходів.

Рішення є: використання альтернативних нефінансових даних в скорингу. Оцінка на їх основі вже не поступається традиційним рейтингам, а іноді дає більш точний результат. У широкому сенсі альтернативні дані – це інформація, яка раніше не використовувалися кредиторами для прийняття фінансових рішень. Це може бути оплата комунальних платежів, інформація в соціальних мережах, тривалість дзвінків по мобільному, дані геолокації… Будь-яка активність в мережі або особливості поведінки користувача можуть бути інтерпретовані алгоритмами штучного інтелекту.

Наприклад, британська платформа CreditLadder дозволяє позичальнику передавати інформацію про свої орендні платежі в кредитну історію, підвищуючи кредитний рейтинг. Альтернативу традиційному скорингу пропонує Aire. Вони проводять віртуальні співбесіди і з допомогою машинного навчання створюють персоналізовані кредитні рейтинги на основі інформації про фінансові звички, кар’єру і способи життя клієнта.

Подібні фінтехи пропонують свої алгоритми скорингу фінансовим організаціям, але є і такі, хто безпосередньо відбирає частку ринку у традиційних гравців завдяки інноваційним підходам. Наприклад, стартап Tala з США видає короткострокові мікропозики на ринках, що розвиваються в Кенії, Мексиці, Філіппінах, Індії, де у значної частини населення немає фінансової історії. Додаток Tala, з дозволу користувача, аналізує використання смартфона. Наприклад, сканує тексти на предмет квитанцій і транзакцій, вивчає звички спілкування. Рівень погашення позик у компанії 92%. Подібна модель в основі роботи Branch, які видають кредити на основі даних смартфону позичальника. Вони будують свій скоринг на аналізі списків контактів, інформації GPS, текстів і журналів викликів.

Альтернативні кредитори, які використовують нетрадиційні дані, популярні в країнах, що розвиваються. Однак проблема доступу до позикових коштів є і в країнах з більш стабільною економікою. Наприклад, в США понад 50 мільйонів людей не мають кредитного рейтингу. У число credit invisible людей потрапляють, наприклад, іноземні студенти. Фінтех Deserve спеціалізується саме на цій аудиторії. Компанія визначає кредитоспроможність на основі даних банківського рахунку заявника, регулярності оплати рахунків і орендної плати. Также оцінюються перспективи на роботу і потенційний дохід, з урахуванням його спеціальності та університету.

Ці підходи вже довели свою ефективність, а тому цікаві традиційним гравцям. Wall Street Journal пише, що кілька великих американських банків, в тому числі JPMorgan Chase, працюють над пілотним проектом, який передбачає використання альтернативних даних для кредитування людей з низьким або нульовим кредитним рейтингом.

В альтернативному скорингу сьогодні використовуються сотні предикторів. Про платоспроможність клієнта може розповісти те, як він розраховується за комунальні послуги, які програми встановлені у нього в телефоні, хто у нього в друзях і багато іншого. В Україні фінустанови більше покладаються на традиційні дані – кредитну історію. Однак ринок скорингових послуг досить динамічно розвивається. Є три кредитних бюро, компанії, які пропонують свої алгоритми аналізу даних соціальних мереж, мобільні оператори. Останні зібрали чимало інформації про своїх клієнтів. Компанії мобільного зв’язку пропонують фінансовим організаціям свої скорингові моделі. В їх основі інформація про термін життя клієнта в мобільній мережі, кількість номерів телефонів, з якими він спілкується, частота і тривалість дзвінків, користування інтернетом, коли міняв сім карту. Ці дані допомагають і при верифікації особи для боротьби з шахрайством.

Мета кредиту – не просто гроші заради грошей. Це важливий крок на шляху зростання і розвитку людини, якщо ми говоримо про покупку будинку, відкриття бізнесу або отриманні освіти. Тому кредитні рейтинги впливають на доступ до можливостей, а значить і на соціальну нерівність, яке тільки посилюється внаслідок пандемії.

Альтернативні дані самі по собі або як доповнення до традиційних скорингових моделей роблять кредити доступнішими для тих, хто раніше не користувався фінпослугами. Крім того, вони покращують моделювання ризиків, роблячи алгоритми, засновані на традиційних даних, більш надійними. Інтеграція альтернативних даних в скоринг – це не тільки про кредит, а й про те, як компанія вибудовує відносини з клієнтами. Знаючи свою аудиторію, фінансові компанії можуть робити клієнту персоналізовані пропозиції або складати індивідуальні графіки погашення заборгованості. Питання тільки в тому, як буде вирішуватися проблема конфіденційності. Зараз в Україні готується новий законопроект про захист персональних даних, заснований на міжнародній практиці застосування директиви №108 + і GDPR, чи стане він стимулом для розвитку ринку або буде стримувати інновації?

ЧИТАЙТЕ ТАКОЖ: Поза полем зору: чи стануть “невидимі фінанси” загрозою банківського сектору?

Хочу отримувати:

ТОП новини, квитки на заходи, безкоштовно!

Матеріали по темі