Вернет или не вернет: как технологии снижают риски онлайн-кредитования
Материалы выпуска
Иван Меринов: об инноватике финтеха и уникальных сибирских МФО Рынок Вернет или не вернет: как технологии снижают риски онлайн-кредитования Решения В «Смсфинанс» списывают долги честным заемщикам Решения Онлайн-заемщики молодеют: кто и зачем берет микрозаймы в МФО Экспертиза
Решения Красноярский край
0
Материалы подготовлены редакцией партнерских проектов РБК+.
Материалы выпуска

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

Новые положения реформы рынка микрофинансовых организаций увеличили требования участников рынка к скорингу. О том, как работают современные методы снижения рисков — в материале РБК Красноярск
Фото: depositphotos.com

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 сибирских микрофинансовых компаний заинтересованы в разработке инновационных решений для скоринга и добиваются успехов в этой сфере.

За 2018 год микрофинансовые организации (МФО) Красноярского края выдали 110 тыс. потребительских микрозаймов на 1,4 млрд руб., в регионе работают 55 МФО. 65% всех микрозаймов по объему в Сибири выданы через интернет.

Интересно, что каждый четвертый рубль потребительских онлайн-микрозаймов россиянам выдали микрофинансовые организации Новосибирской области, - в прошлом году МФО из этого региона выдали 4 млн. займов на 13 млрд. руб.

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».

При этом Меринов отмечает высокую социальную значимость скоринговых разработок МФО-компаний и их соответствие требованиям рынка. «Такие организации, как «Смсфинанс», — на острие, мы двигаем рынок, проявляем гибкость и оперативность, чтобы применять инновационные решения в области скоринга и биометрии, — уверен Меринов. — Цель компании — зарабатывать деньги, разработки — это прикладная вещь. Клиент, который тебе не платит, для тебя потерян».

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.

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».

Фото: РБК Красноярск

Откуда данные

У компаний есть возможность собирать массивы данных самостоятельно.

Российские сотовые операторы оказывают услуги геоаналитики: они могут подсказать ритейлеру наиболее удачное место для размещения торговой точки. По данным издания «Ведомости», «ВымпелКом» (бренд «Билайн») заработал почти 200 млн руб. на услугах по обработке больших данных для корпоративных клиентов с января по сентябрь 2018 года. Операторы кассового оборудования собирают данные о покупках и готовы продавать желающим основанную на них аналитику.

В России механизм бирж данных пока не раскручен.  OneAudience.com оценивает объем 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).

Данные, которые кропотливо собирались брокерами из массы публичных источников по крупицам, хранят в виде уникального анонимного ID. В пакет данных о пользователе входит номер телефона, электронная почта, IP-адрес, история загрузок сайтов, данные геолокации, ID используемых пользователем устройств.

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.

Справа Григорий Мулеев. Фото: Смсфинанс

Кроме анализа данных, к финтех-скорингу относят другие технологии, позволяющие защищать финансовые институты от мошенников. Так, в компании «Смсфинанс» есть несколько уникальных технологий, которые позволяют с высокой степенью точности идентифицировать человека по его голосу. «У нас автоматическая оценка рисков по клиенту происходит на всех стадиях работы с ним: от маркетингового привлечения до взыскания. Процесс идентификации и верификации практически полностью автоматизирован, мы используем новейшие разработки в области BigData. На рынке финтех-компании уже оценили плюсы использования максимально возможного количества источников информации, несмотря на добавочную стоимость, система позволяет значительно снизить риски при работе с клиентами. Технология голосовой верификации позволила в разы снизить число мошенничеств с предоставлением поддельных документов не только в нашем МФО, но и у конкурентов, поскольку мы обмениваемся «черными» списками», — рассказал Иван Меринов.

Решит ли биометрика все задачи

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.

Фото: Алексей Даничев / РИА Новости

«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».

Ответственность за утечку данных — административный штраф в соответствии со ст. 13.11 КОАП «Нарушение законодательства РФ в области персональных данных» от 4 тыс. до 10 тыс. руб. для должностных лиц, от 10 тыс. до 20 тыс. руб. для ИП, от 25 тыс. до 50 тыс. рублей для юрлиц. По словам Лебедева, если нарушение допущено впервые, могут вынести предупреждение. На практике в России чаще контролируют наличие регламентов и прочих документов, однако есть тенденция к ужесточению требований.

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».