«Если пользователь тратит на написание фамилии больше 10 сек, скорее всего, это не его фамилия»

Содержимое статьи:  Генеральный директор компании «Скориста» Мария Вейхман рассказала порталу «Займи Срочно» о главных трендах в современном скоринге, параметрах, которые принимают во внимание при оценке заемщиков и точности предсказаний.

Генеральный директор компании «Скориста» Мария Вейхман рассказала порталу «Займи Срочно» о главных трендах в современном скоринге, параметрах, которые принимают во внимание при оценке заемщиков и точности предсказаний.

Расскажите, пожалуйста, какие ключевые данные сегодня принимают во внимание современные скоринговые модели при оценке заемщика МФО?

«Если пользователь тратит на написание фамилии больше 10 сек, скорее всего, это не его фамилия»

В кредитном скоринге существует одно незыблемое правило – деньги лучше всего предсказывают деньги. На сегодняшний день, кредитная история – это все еще самый эффективный источник данных для скоринга. Конечно, мы используем все доступные источники информации: от открытых государственных источников до транзакционных данных электронной коммерции, но пальма первенства до сих пор за кредитной историей.

Скоринговые решения постоянно обновляются, чтобы соответствовать меняющимся реалиям. В каких направлениях сегодня движется мысль? Какие параметры стали иметь большее значение, чем раньше?

Уже давно главными трендами в современном скоринге стали поиски и адаптация альтернативных источников данных: например, данных операторов мобильной связи.

Что касается приоритетных параметров, то стоит отметить, что в нашем бизнесе они являются коммерческой тайной. Вообще, эти параметры зависят от типа кредитного продукта – в нашем случае, это PDL и installment займы в МФИ, хотя мы работаем и с банками по направлению кредитных карт.

Скоринговые модели сегодня анализируют около десятка тысяч переменных. На ваш взгляд, настанет тот день, когда кредиторы, использующие передовые системы оценки, будут уверены в возврате долга на 100% или же это недостижимый идеал?

На самом деле, их гораздо больше – в нашей аналитической библиотеке уже более 30000 переменных. Но, каким бы внушительным не было количество переменных, я считаю, что абсолютная уверенность в такого рода предсказаниях невозможна. Хотя бы потому, что существует такое понятие, как статистическая погрешность.

При этом понятно, что постоянное совершенствование моделей оценки заемщиков просто необходимо. И если сегодня нам в SCORISTA удалось добиться 93% точности предсказаний, то в будущем, за счет подключения новых источников данных, вероятно, нам удастся повысить эту точность до 95-97%.

Сколько сегодня МФО применяют на практике решения, разработанные вашей компанией? Многие ли участники рынка дорабатывают систему под свои нужды?

Сейчас мы работаем с 144 кредитными организациями в России и в других странах.

Нельзя сказать, что они дорабатывают наше решение, скорее они выбирают свой сценарий работы с нами: кто-то использует нашу систему в качестве основного инструмента принятия решений, а кто-то в качестве вспомогательного.

Поделитесь некоторыми секретами о том, как современные системы сегодня противостоят мошенничеству? Как быстро определить, что заявку заполняет недобросовестный заемщик?

Гарантировать пресечение деятельности профессиональных мошенников не сможет ни одна система, тем более в онлайне. Просто потому, что злоумышленники понимают, как работают эти системы. В связи с этим, рассказывать про актуальные методики борьбы с мошенничеством было бы неэтично, однако можно вспомнить один старый пример: если пользователь тратит на написание фамилии больше 10 сек, скорее всего это не его фамилия.

Вообще, оценка заемщиков и антифрод – это совершенно разные вещи. Наша специализация – это оценка заемщиков для МФИ, поэтому мы предоставляем только базовые услуги антифрода для кредитных организаций.

Какие новые методы исследования платежеспособности потенциальных заемщиков сейчас разрабатываются? Какие интересные идеи есть в этой области?

Самыми перспективными, на мой взгляд, являются разработки по использованию данных мобильных устройств. Вся наша жизнь поместилась в это маленькое устройство, которое мы всегда носим с собой. Стоит ли говорить, как много информации о финансах и потребительском поведении можно из них получить?

Может ли технология блокчейн найти применение в этой сфере? Каким образом?

Управление кредитными рисками – эта одна из сфер, которая могла бы кардинально преобразиться за счет внедрения блокчейн-технологии.

Эта технология могла бы предложить кредиторам по всему миру то, что мы предлагаем своим клиентам уже много лет: гарантию результата – оплату услуг исполнителя только при достижении целевых показателей. Но если для нас – это часть философии SCORISTA и пункт в клиентском договоре, то в блокчейн-системе такой подход может быть стандартом, предусмотренным в смарт-контракте.

Ранее эксперты предвещали, что похожие разработки могут вполне пригодиться не только в сфере МФО, но и в банковском секторе. Действительно ли данный скоринг интересен банкам?

Скоринг на базе альтернативных источников данных интересен всем кредитным организациям, которые работают или хотят работать с сегментом subprime (потенциальные заемщики с плохой кредитной историей или без кредитной истории), потому что традиционный подход скоринга в этом сегменте практически бесполезен. Интерес подогревает и то, что subprime-сегмент постоянно растет во всем мире.

В конце минувшего года Scorista запустила мобильный скоринг с технологией распознавания от Smart Engines. В чем суть проекта? Насколько перспективны мобильные разработки в этой сфере?

Мы используем технологии Smart Engines в нашем мобильном приложении для автоматического распознавания документов.

Наше приложение – это готовое решение для кредитных организаций, которые хотели бы использовать смартфоны пользователей в качестве дополнительного инструмента в кредитном конвейере. С помощью такого инструмента заемщик сможет удобно и безошибочно оформлять заявки на кредит, а кредитная организация сможет получать дополнительную информацию о клиенте без дополнительных затрат на разработку собственного приложения.

Теги: 
Займы
Исследования рынка
МФО
Алексей Киличев
Автор статьи
Понравилось?
Vote up!

2169

  • 6433 просмотра

Похожие статьи