Вернет или не вернет: как технологии снижают риски онлайн-кредитования

Снижение рисков при выдаче займов — одна из ведущих системных задач в работе любой финансовой компании. Особенно важна эта задача на рынке онлайн-микрозаймов. Цель грамотно выстроенных скоринговых процессов — максимально точно оценить степень риска за минимально возможное время.

Введение очередных ограничений на рынке МФО устанавливает новую планку требований к стоимости оценки кредитных рисков отдельного заемщика: если она будет слишком высокой, МФО придется уходить с рынка в связи с установленным ограничением по процентной ставке.

По словам начальника Управления надзора за рынком микрофинансирования Сибирского ГУ Банка России Нины Горбуль, именно представители новосибирских микрофинансовых компаний заинтересованы в разработке инновационных решений для скоринга и добиваются успехов в этой сфере.

По словам Ивана Меринова, генерального директора компании «Смсфинанс», причина успеха новосибирцев — хорошие кадры. «У нас есть кузница кадров, НГУ и Академгородок, — поясняет Меринов. — Это талантливые математики и программисты, некая питательная среда, куда студенты и бывшие студенты устремляются и пытаются реализоваться».

Сейчас в высокотехнологичных МФО существует отдельное направление использования искусственного интеллекта — противодействие мошенничеству и финансированию терроризма. Данные системы почти моментально анализируют подозрительные операции, сводя ошибку идентификации к минимуму. А сотрудничество с госструктурами позволяет постоянно актуализировать черные списки заемщиков.

На чем стоит скоринг

Скоринг — это алгоритмы и технологии BigData («Большие данные»). На их основе строятся целые аналитические системы (технологии скоринга). Наиболее часто используется кредитный скоринг, позволяющий автоматически оценивать платежеспособность клиента на основе кредитных историй, частоты и характера постов в интернете, поведения в социальных сетях.

Фото: РБК Новосибирск

При этом скоринг имеет отличные перспективы и в маркетинге. «Мы четко знаем сегментацию своих клиентов, какие предложения сделать, как не допустить дефолта. Все продукты, которые мы делаем и разрабатываем, снижают финансовую нагрузку на заемщика, — рассказывает Меринов. — В итоге на основе анализа десятков тысяч анкет мы делаем нишевые разработки, заточенные под узкий сегмент клиентов. Самое неправильное в финансовом секторе — «ковровые бомбардировки».

Откуда данные

У компаний есть возможность собирать массивы данных самостоятельно.

В России механизм бирж данных пока не раскручен. OneAudience.com оцениваетобъем российского рынка пользовательских данных (то есть данных, которые люди оставляют в интернете) в 2018 году в $34,2 млн при росте за год на 40%.

Исследовательский институт CrackedLabs в отчете указывает, что основной источник инфомации о пользователях — это компании-информационные брокеры (самые крупные — Acxiom и Oracle).

Компания-вендор, производящая продукт в виде балла кредитного скоринга, дает брокеру электронную почту или телефон человека и направляет запрос о владельце. В ответ вендор по своей технологии с использованием анализа массива BigData может определить степень кредитного риска (в баллах) или информацию с категориями, к которым брокер относит пользователя (пол, возраст, увлечения).

По словам Григория Мулеева, руководителя направления предотвращения мошенничества «Смсфинанс», в процессе оценки потенциального заемщика активно исследуют «цифровой след»: объявления на сайтах, профили в социальных сетях. Такая информация может быть весьма полезной в отношении той категории клиентов, которая еще не имеет своей кредитной истории.

Решит ли биометрика все вопросы

В России активно внедряют биометрические технологии. Так, все подразделения банков к концу года должны быть готовы к приему биометрических данных. Собранные шаблоны лица и голоса будут храниться во всероссийской Единой биометрической системе (цифровая платформа Госуслуги. Единая система аутентификации и идентификации — ЕСИА). Биометрию называют очень надежной формой защиты данных от мошенников, так как лицо и голос невозможно подделать.

«Реализация этого проекта должна упростить взаимоотношения клиента с банком, — комментирует вице-президент по информационным технологиям банка УБРиР Юрий Миронов. — К примеру, при обращении в финучреждение по телефону на основании голосового слепка мы сможем верифицировать клиента с точностью до 99,5%, что позволит оказывать ему услуги в дистанционном канале, в том числе без участия оператора, с использованием автоматических речевых сервисов». Таким образом, биометрика должна решить две задачи — оценить риски займодавца и снизить операционные издержки банка.

«При этом мы отдаем личную информацию и не знаем, где она хранится, кто и по каким правилам ее использует, как и с какими целями, — комментирует риски системы Иван Меринов. — Есть и определенные нюансы: вдруг у кого-то — ведомства, компании, банка, структуры — появятся особые преференции по доступу к этой информации?».

По словам юриста Артема Лебедева, если компания занимается кредитным скорингом и сама собирает базы персональных данных, закон устанавливает требования не только к обработке данных, но и к оборудованию. «Требования перечислены в законе. Скажем, сервера должны быть расположены в России, они должны располагаться в отдельном помещении и соответствующим образом охраняться. Если данные обезличены, там действуют чуть меньшие требования».

Экономика вопроса

Кредитный скоринг в России стоит от 5 до 300 рублей за человека в зависимости от набора данных, количества запросов за период и интенсивности пополнения кредитором базы данных агентства кредитных историй. Стоимость запроса о клиенте в Единую биометрическую систему для кредитной организации будет стоить от 200 руб., из которых половину получит «Ростелеком», половину — банк, загрузивший данные в систему.

Если учесть количество потенциальных заемщиков в крупных кредитных организациях с большой проходимостью и стоимость услуги, себестоимость одного выданного займа для финансовых структур останется на довольно высоком уровне, ведь в себестоимости одной выдачи будет заложено еще несколько «отказных» проверок.

«Высокотехнологичные МФО могут стать поставщиками финансовых технологий для банков, которые из-за специфики работы по некоторым технологическим аспектам значительно отстают от микрофинансовых компаний, — уверен Иван Меринов. — Разработки в области искусственного интеллекта, которые сейчас обкатываются на площадке МФО, в будущем могут быть применены и в нефинансовой сфере, например, в здравоохранении, в области госбезопасности».