Як Big Data допомагає видавати моментальні кредити без ризиків

26 квітня 2021, 17:10
Новини компаній
depositphotos

depositphotos

Кредитний рейтинг і кредитна історія є надважливими в західному світі. Там колишні відносини користувача з банками ретельно аналізуються і впливають на те, кому можуть видати новий кредит і під який відсоток. В Україні такий підхід не надто популярний, як, скажімо, в США. Але можливості технологій відкривають для банків нові підходи до роботи з позичальниками.

Найчастіше у банків є свої методи того, як оцінити кредитоспроможність клієнтів. Крім того, вони можуть співпрацювати з приватними бюро кредитних історій. Останні збирають дані про користувача з різних джерел і зберігають їх. Наприклад, на Заході в цій сфері домінують великі гравці, як-от FICO, Experian, Equifax, TransUnion і SCHUFA.

Відео дня

Така інформація дозволяє кредиторам вибирати тільки «надійних» клієнтів, зводячи ризики до мінімуму. Проте подібні моделі часто не враховують безлічі чинників і у підсумку призводять до упередженого ставлення до деяких категорій клієнтів. Наприклад, фрілансери з нерегулярними доходами можуть бути позначені такими алгоритмами як потенційно «ненадійні».

Цифровізація надає нові інструменти

Ольга Соловйова

директор Департаменту роздрібних ризиків Райффайзен Банку Аваль

«Оцінка ризик-профілю клієнта — одне з основних завдань підрозділу ризиків. В умовах діджиталізаціі старі перевірені методи стають малоефективними. Вони не дозволяють оцінити клієнта на всі 360 градусів», — каже Ольга Соловйова, директор Департаменту роздрібних ризиків Райффайзен Банку Аваль.

На зміну «класичним» підходам приходять нові інструменти, наприклад, скоринг від мобільних операторів. Такий сервіс дозволяє використовувати безліч унікальних параметрів. І це не дивно, адже наші телефони зазвичай знають про нас більше, ніж ми можемо собі уявити.

Що таке скоринг? Так би мовити, це виставляння «оцінок» за набором певних параметрів. На підставі даних про користувача мобільної мережі алгоритм може присвоїти їм бали, і отриманий результат стане підґрунтям для висновку про надання кредиту.

Олександр Рибалко

Product Owner «Big Data Scoring» мобільного оператора Vodafone Україна

«Маючи унікальні відомості про абонентів і використовуючи Big Data (великі дані), компанія Vodafone Україна допомагає фінансовим організаціям визначити оцінку ризику клієнта або схильність клієнтів до придбання продуктів і послуг фінансової компанії», — пояснює Олександр Рибалко, Product Owner «Big Data Scoring» мобільного оператора Vodafone Україна.

Що виходить в результаті роботи такого алгоритму? Банк отримує «оцінку» — скоринговий бал, який допоможе швидко вирішити, чи видавати клієнту кредит чи ні. Це знизить потенційні втрати установи у зв’язку з неповерненням кредитів. Процес опрацювання заявок, своєю чергою, стає швидшим. Виграють усі — і банк, і клієнти. Адже якщо банк отримає додаткові аргументи на користь надійності клієнта, він може зробити йому найбільш вигідну пропозицію.

Як це працює

Як правило, банки самостійно розробляють свої моделі для визначення надійності клієнта. Конкретні параметри не розголошуються, адже тоді недобросовісні позичальники можуть цим скористатися. Проте додаткові дані від мобільного оператора допомагають отримати більш точну оцінку вірогідності: поверне чи не поверне кредит клієнт.

«Big Data Scoring від Vodafone надає унікальні можливості для проведення інтелектуального аналізу позичальника і, як наслідок, можливості заздалегідь, а не постфактум, реагувати на будь-які зміни в поведінці клієнта», — розповідає Рибалко.

Розроблена Vodafone Україна скорингова оцінка може використовувати різного роду інформацію про особливості користувача — всього число доступних параметрів перевищує 3000. Що може бути серед них? Наприклад, загальна кількість блокувань за номером, середня сума витрат на дзвінки, модель пристрою, статус на дату заявки, споживання трафіку, використання роумінгу і багато іншого. Ці дані збираються, аналізуються і допомагають вирішити, чи видавати кредит або ж запустити додаткову перевірку на шахрайство.

Олена Єщенко

експерт по роботі з національними клієнтами Vodafone

«Хакнути» таку систему, імітувати ту чи іншу поведінку, щоб отримати кращий бал, не вийде. Для оцінки використовуються тисячі аспектів, а власне період для аналізу досить тривалий, щоб унеможливити обман алгоритму, запевняє експерт по роботі з національними клієнтами Vodafone Олена Єщенко.

Що важливо: використання даних від мобільного оператора відбувається тільки за згодою клієнта. У Vodafone Україна наголошують, що суворо дотримуються законодавства і не передають персональні дані клієнтів. Банк отримує тільки кількісну оцінку — скоринговий бал і нічого більше.

«Клієнт не хоче чекати не те що дні, навіть години. Райффайзен Банк Аваль, зі свого боку, хоче не просто задовольнити потребу клієнта і скоротити час розгляду заявки, а ще й швидко та якісно оцінити клієнта. Завдяки інформації від мобільного оператора ми спростили прийняття рішень і знизили, а десь і зовсім уникнули, участь людей у процесі. У підсумку час розгляду заявки зменшився в рази без втрати якості таких рішень», — резюмує Соловйова.

Кейс банку і мобільного оператора показує, що використання великих даних для прийняття бізнес-рішень — це не просто нова мода, а необхідність. Адже комплексна аналітика — найдотепніше рішення в сучасних динамічних умовах. Big Data дозволяє оперативно реагувати на мінливу ситуацію, а також ліпше розуміти проблеми і запити клієнтів.

Приєднуйтесь до нас у соцмережах Facebook, Telegram та Instagram.

Показати ще новини
Радіо НВ
X