2 ноября 2020

Финтех и эволюция кредитного скоринга

Новые технологии скоринга определяют победителей на рынке кредитования. Мы сделали обзор лучших мировых практик оценки заемщиков.

Распространенная для банков и микрофинансовых организаций практика – использовать свои методики оценки кредитоспособности клиентов, а также сотрудничать с частными бюро кредитных историй, которые собирают и хранят информацию о потребителях из различных источников. На западе рынок кредитных агентств низкоконкурентный и занят крупными игроками вроде Experian, Equifax, TransUnion и SCHUFA. Используя данные этих агентств, кредиторы стремятся минимизировать риски, отдавая деньги только «надежным» клиентам. Однако проблема в том, что алгоритмы кредитных компаний не учитывают множество факторов и в целом предвзяты ко многим категориям клиентов.

Кому благоволят традиционные системы скоринга?
Людям с длинной кредитной историей и со стабильным доходом.

Но мир разнообразен, и есть много категорий населения, не подходящие под стандарты консервативных систем оценки кредитоспособности.

  • Так, традиционные системы оценки  плохо работают с молодежью. Статистика Experian показывает, что молодые люди обычно имеют самые низкие кредитные рейтинги, в основном из-за отсутствия кредитной истории[1]. Это однозначно плохо для молодых людей, собирающихся взять ипотеку, поехать в кругосветное путешествие или сыграть свадьбу.
  • Другая группа, часто рассматриваемая как высокорисковая, — это вовлеченные в гиг-экономику. Фрилансеры, водители такси и прочие группы населения со сдельной оплатой труда не очень привлекательны для банков. В эту группу можно также отнести владельцев микро- и малого бизнеса. Отмечается, что проблемы с получением кредита у фрилансеров наблюдается и в развитых экономиках, в частности, во Франции и Японии[2].
  • Отдельно отметим, что традиционные системы кредитного скоринга еще хуже работают в развивающихся странах, где большие сегменты общества не имеют банковского счета или официального дохода, что дает кредиторам очень ограниченный пул данных, на которых они могут основывать свою кредитную оценку.

Какой выход?

Сегодня растущее разнообразие и объем данных о потребителях расширяет пул информации, которую компании могут потенциально использовать для определения кредитоспособности заявителей. Более того, развитие открытого банкинга во всем мире помогло упростить обмен данными между участниками отрасли, увеличив доступность данных о потребителях. Благодаря использованию технологии машинного обучения растущий объем данных, которые не обязательно связаны с финансовой историей кандидатов, теперь все чаще используются для построения прогнозных моделей оценки кредитоспособности.

Этим начали заниматься финтехи, предлагая более гибкие и точные системы оценки клиентов. Их популярность растет: по данным Experian, с 2014 по 2019 гг. финтех-компании увеличили долю на американском  рынке потребительского кредитования более чем вдвое до 49,4%[3].

Источник: https://www.experianplc.com/media/news/2019/fintechs-more-than-doubled-personal-loan-market-share-in-four-years/

Какие практики кредитного скоринга сегодня считаются самыми прогрессивными? Мы собрали несколько наиболее нашумевших кейсов, когда новые технологии и методики позволяют точнее оценивать надежность клиентов.

Регулярные платежи

Британский сервис CreditLadder — это инструмент, позволяющий клиентам использовать своевременные арендные платежи для улучшения своего кредитного рейтинга Experian и Equifax. Благодаря партнерству с кредиторами, в том числе Nationwide и Starling, стартап делают кредиты более доступными для тех, кто только начал восхождение по карьерной лестнице, но уже может похвастаться платежами за квартиру без задержек.  Учитывая, что миллениалы склонны больше арендовать, чем иметь свое жилье, сервис оказался удобным и своевременным.

Ваш «цифровой след»

Все мы ведем активную жизнь в интернете и не выпускаем из рук смартфоны. Почему бы не собирать данные о жизни клиентов и попытаться на их основе спрогнозировать платежеспособность?

Так, в 2019 году британский стартап Credit Kudos вступил в партнерство с Cybertonica, занимающейся технологиями искусственного интеллекта. Теперь Credit Kudos может включать в свой анализ поведенческую аналитику (движение курсора на экране, скорость печати на клавиатуре, нажатия на тачскрин) в свои алгоритмы, что сделает свои системы кредитного скоринга более надежными.

Подобным занимается и компания Lenddo, работающая сразу во многих странах мира.  Их алгоритмы машинного обучения интерпретируют такие нетрадиционные для кредиторов данные, как активность с соцсетях, поведение в браузере а также геолокацию. Всего Lenddo берет во внимание более 12 тысяч переменных, анализ происходит лишь за три минуты.  Согласно компании, ее партнеры (банки и МФО) одобряют на 50% больше кредитов при более низкой вероятности дефолтов.

В оценке кредитоспособности населения на базе «цифрового следа», без сомнений преуспел Китай. Там выстроена  система социального рейтинга, которая поощряет граждан за «правильное» поведение и наказывает нарушителей общественного порядка – так,  из-за низкого социального рейтинга вы не сможете купить билет на скоростной поезд или самолет. Систему социального кредита развивают частные компании, и в первую очередь техногигант Alibaba со своей системой Sesame Credit. В ее сверхсекретную формулу включен целый ряд нетрадиционных переменных, от покупательских привычек в Интернете до сообщений в социальных сетях. Основным драйвером внедрения таких систем в Китае является то, что только 25% населения имеют кредитную историю – для сравнения, в США этот показатель равняется 89%[4].

Торговля онлайн

Сегмент малого и среднего бизнеса –  важный «кусок пирога» для кредиторов. Компания Kabbage, основанная в 2009 году, выдает кредиты, основываясь на данных интернет-торговли, получаемых от сервисов EBay, Amazon, PayPal. Таким образом, Kabbage анализирует данные о продажах и реальных поставках. Сегодня Kabbage принадлежит компании American Express.  

Калифорнийский стартап Fundbox использует аналитику больших данных, чтобы помочь предприятиям быстро получить доступ к займам и кредитным линиям. Компания может принять решение о выдаче кредита менее чем за три минуты на основе информации, предоставленной через бухгалтерское ПО или банковский счет. Позиционируя себя как стартап, выступающиц за финансовую инклюзивность, Fundbox также предлагает специальные кредитные программы для малого бизнеса женщин и меньшинств.

Qplatform также предлагает скоринговую платформу предоставления займов МСБ. Она использует скоринг, основанный на анализе исторических денежных потоков, а также задействует машинное обучение для дальнейшей донастройки скоринга.  Платформа обменивается данными с банком посредством API и динамически производит мониторинг за состоянием заемщика.

Психоскоринг – новый тренд для России?

Малазийский стартап GFI помимо прочего предлагает скоринг клиентов на основе психографических  методов, то есть оценки психологии заемщика. По заявлению стартапа, его модель позволяет предсказать дефолт по кредиту для предпринимателей с точностью 90%[5]. Стоит отметить, что использование психометрических тестов изучают и в России.

В июле 2020 года Абсолют Банк заявил о результатах пилотирования психоскоринга  для оценки заемщиков, собирающихся взять автокредит. Банк использовал решение Worthy Credit от израильского финтеха Innovative Assessments. Оно представляет собой онлайн-тест, способный анализировать набор личных компетенций человека, психологию потребительского долга и оценивать кредитоспособность по характеру заемщика. За три месяца тест прошли около восьми тысяч человек, и за это время удалось получить хорошую конверсию на уровне 34%, а также заметить, что тестирование чаще не заканчивают клиенты с признаками мошенничества. В ближайшие месяцы Абсолют Банк должен принять решение по внедрению психоскоринга в свою систему оценки кредитоспособности.  В планах внедрить «скоринг по эмоциям» есть и у Альфа-Банка, однако конкретных дат не сообщается[6].

Однако не все готовы использовать эту методику. Известно, что в Райффайзенбанке не хотят ее внедрять, так как это усложнит жизнь клиентов — им придется тратить до получаса на заполнение анкеты. В ПСБ изучали возможности психоскоринга, но также решили не использовать его[7].

***

Инновационные решения играют высокую роль на высококонкуретном рынке кредитования. Банк, который даст клиенту удобный, быстрый и бесшовный опыт получения кредита, повышает свои шансы на успех. Мы в Qplatform предлагаем банкам пакет сервисов «Кредитный конвейер» — решение, позволяющее многократно повысить эффективность выдачи кредитов или гарантий благодаря высокой скорости обработки заявок (рост в пять-семь раз), многоуровневой проверке заемщиков (недобросовестные заемщики сокращаются на 50%), а также сокращения человеческого фактора в цепочке согласований. Подробнее о данном решении можно узнать в специальном разделе.


[1] https://www.altfi.com/article/6448_fintechs-raising-the-bar-around-credit-scoring

[2] https://www.finextra.com/blogposting/18716/credit-scoring-going-alternative

[3] https://www.experianplc.com/media/news/2019/fintechs-more-than-doubled-personal-loan-market-share-in-four-years/

[4] https://tjournal.ru/flood/67888-mehanizmy-pooshchreniya-i-nakazaniya-kak-v-kitae-ustroena-eksperimentalnaya-sistema-ocenok-grazhdan-i-kompaniy

[5] https://www.theedgemarkets.com/article/thewall-alternative-credit-scoring-gaining-relevance

[6] https://secretmag.ru/news/rossiiskikh-zayomshikov-nachnut-ocenivat-po-emociyam-i-psikhologicheskim-testam.htm

[7] https://www.kommersant.ru/doc/4356494

Связаться с нами
Связаться с нами
420500, Республика Татарстан, Верхнеуслонский р-н, г. Иннополис, ул. Университетская, д. 7
109012, Москва, Малый Черкасский переулок, д.2
QIWI Platform LLC. All rights reserved. 2021
Наш сотрудник свяжется с вами в течение 24 часов.