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?
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.