Розничное кредитование в последние 3-4 года выполняет роль флагмана банковского сектора. Активные в рознице банки получают сотни тысяч заявок в месяц, но в силу ограниченности кадровых ресурсов не могут проанализировать каждую по отдельности. Поэтому процесс автоматизирован и вся полученная от заявителя информация анализируется с помощью скоринговых моделей. Чтобы улучшить качество своего скоринга, БВУ используют огромное количество информации, которую могут получить законным путем. Помимо баз данных, уже ставших классическими источниками информации, банки все больше обращаются к альтернативным критериям оценки потенциальных заемщиков. Какие из них наиболее привлекательны для фининститутов – деловой еженедельник «Капитал.kz» узнал у экспертов и банкиров.
В число приоритетных источников информации о степени надежности заявителя входят кредитная история, подтверждение дохода заемщика, депозиты и данные Государственного центра по выплате пенсий (ГЦВП) о социальных отчислениях. «Также используются данные о различных ограничениях из государственных баз. Например, присутствие человека в списках с запретом на выезд, в базе должников по налогам», – сказала исполнительный директор Первого кредитного бюро Асем Нургалиева.
Кроме того, сейчас для банков доступны данные мобильных операторов, которые эксклюзивно предоставляются через ПКБ, добавил она. Особенно интересен скоринг по клиентам без кредитной истории, а это 1,5 млн человек. Скоринговая модель показывает высокую корреляцию данных компаний сотовой связи и вероятность просрочки клиента по кредиту, отметила наша собеседница.
Существует система «антифрод», в настройках которой присутствуют определенные правила, при срабатывании которых кредитная заявка попадает под особое внимание и рассматривается более тщательно и скрупулезно. В ней может использоваться информация, в том числе и от мобильных операторов, подтвердил директор департамента рисков «Банка ВТБ (Казахстан)» Александр Львов. Например, срок, в течение которого человек владеет номером, периодичность и длительность его звонков.
«Эти параметры могут указывать на то, пользуется он этой сим-картой постоянно или приобрел ее только для получения кредита. Но не стоит забывать, что подобные данные обрабатываются только с согласия клиента, обычно потенциальным заемщикам предлагают подписать соглашение об обработке личных данных», – добавил Александр Львов.
В начале 2019 года Евразийский банк подписал договор об использовании скоринга мобильного оператора Beeline, рассказал управляющий директор по рискам АО «Евразийский банк» Алексей Жуков. Конечно, если у заемщика дефолт в других банках, то никакой скоринг Beeline ему не поможет, сделал он оговорку.
«Также ясно, что при наличии позитивной кредитной истории и большого официального дохода скоринг Beeline не нужен. Однако есть ряд промежуточных сегментов, где включение скоринга мобильного оператора в нашу единую клиентоцентричную модель позволяет принимать более точные решения. Технически все просто: клиент дает свое согласие в письменном виде или в виде СМС-сообщения, и только при его наличии мы получаем скоринг», – пояснил он.
Именно операторы связи обладают тем самым BigData, анализ которых может дать значительный эффект во многих областях деятельности, добавил банкир.
Важно понимать, что мобильный оператор не передает банку данные абонента. Речь идет только и исключительно о скоринговом балле, подчеркнули в компании Beeline. Безусловно, для получения скоринга необходимо согласие абонента. После этого вся информация обрабатывается и передается банку. Дело в том, что не у всех людей, которые обращаются в банк за кредитами, есть кредитная история либо же она устарела. Таким образом, с помощью скорингового балла, основанного на ежедневном потреблении услуг сотовой связи, у них существенно повышается шанс получить заем, добавили в компании.
«Мы постоянно тестируем внешние источники информации на полезность в принятии кредитных решений. Кроме мобильных данных, это социальные сети, агрегаторы платежей, – сказал Алексей Жуков. – Как правило, нам представляют одну характеристику – сводный скоринговый балл, не содержащий персональных данных, – и мы на основе статистики решаем, необходимо ли подключаться к новому сервису».
Есть ряд компаний, предлагающих скоринг по социальным сетям и активности потенциального заемщика в интернете. Но по результатам тестирования этого параметра «Евразийский банк» отказался его использовать в своей модели, добавил Жуков. При этом ключевой базой данных для любого банка являются собственные клиенты. Например, «Евразийский банк» обладает информацией более чем по 3,2 млн граждан РК. Есть предыдущие клиенты, о которых многое известно, но если заявитель еще получал кредит, то в скоринге используется информация о его окружении: родственниках, соседях, коллегах по работе и т.д.
«Например, можно сравнить заработную плату потенциального заемщика со средней заработной платой на его месте работы, оценить динамику зарплаты в организации на основании предыдущих обращений его коллег», – объяснил Алексей Жуков.
Существует такое понятие, как «косвенное подтверждение дохода», заметил Александр Львов. Некоторые банки разрабатывают статистические модели, которые позволяют прогнозировать по клиенту его ожидаемый доход. Для этого используется информация о недвижимости, движимом имуществе, информация о том, как часто и в какие страны человек отправляется на отдых.
«Понимание того, какими реальными доходами располагает клиент, позволят более точно рассчитать кредитный лимит. Любая статистически значимая информация может быть использована для построения скоринговых моделей. Если модель показывает, что замужние женщины лучше соблюдают кредитную дисциплину, то подтверждение статуса заемщика может осуществляться на основе информации из социальных сетей», – пояснил финансист. Также для банков может быть полезна информация о друзьях заявителя. Если у него много друзей, которые занесены в черные списки, то это может вызвать подозрения.
