Обзор передовых решений для оценки надежности клиентов от CEO и основателя QPlatform Максима Авдеева.
Немало категорий населения не подходят под стандарты классических систем оценки кредитоспособности. Это молодежь, люди, вовлеченные в гиг-экономику, и значительная часть жителей развивающихся стран без банковского счета или официального дохода. В то же время данных о пользователях становится все больше, финтех-компании активно их используют для создания прогнозных моделей оценки кредитоспособности. Вот наиболее интересные из них.
Анализ регулярных платежей
Пример: CreditLadder (Великобритания)
Сервис CreditLadder позволяет клиентам использовать своевременные арендные платежи для улучшения своего кредитного рейтинга Experian и Equifax. Проще говоря, если вы платите за съемную квартиру без задержек, то это повышает ваши шансы на кредит.
Цифровой след
Примеры: Credit Kudos (Великобритания), Lenddo (Сингапур), Alibaba (Китай)
Модель подразумевает сбор данных о действиях пользователя в сети и прогнозирование платежеспособности на их основе. Например, это поведенческая аналитика (скорость печати на клавиатуре, движение курсора на экране), активность в соцсетях, покупательские привычки в интернете, геолокация и т. д. Самый известный пример — система социального рейтинга в Китае, где жители с низкими баллами не могут купить билет на скоростной поезд или самолет.
Сведения о торговле
Примеры: Kabbage (США), Fundbox (США), Qplatform (Россия)
Речь идет о решениях для малого среднего бизнеса. Анализуются данные о продажах и реальных поставках (на основе информации от EBay, Amazon, PayPal), сведения, предоставленные через бухгалтерское ПО или банковский счет, а также денежные потоки.
Психоскоринг
Примеры: GFI (Малайзия), «Абсолют Банк» (Россия)
Оценка психологии заемщиков для скоринга интересует не только финтех-компании, но и традиционные банки. Чаще всего клиента просят пройти онлайн тест, чтобы оценить его кредитоспособность. Анализируются психология потребительского долга, набор личных компетенций, характер и т. д.