Кредитный скоринг: плюсы и минусы нетрадиционного подхода

Сейчас в Казахстане ярко выражен тренд на самозанятость. Количество самозанятых людей в 2021 году увеличилось на 2,9% (+60,2 тыс. чел.) в сравнении с 2020 годом. Вместе с нарастающим трендом на самозанятость меняется и структурный состав наемных работников, где наблюдаются тенденции изменения характеристик наемного труда в сторону отхода от корпоративной занятости. Например, самозанятый может продавать мед со своей пасеки, овощи с огорода, яйца, молоко, сметану, масло, мясо своего производства. Но есть и риски: нет урожая — нечего и продавать.

Поэтому финансисты советуют не складывать яйца в одну корзину и иметь подушку безопасности. Так как у самозанятых людей нет постоянных пенсионных отчислений и кредитных историй, в банке такому человеку, скорее всего, откажут в кредите. И в этой ситуации самозанятые люди часто берут кредиты у различных финансовых организаций, в том числе и в МФО.

Благодаря инновационным разработкам в финтехе, искусственному интеллекту (ИИ), анализу больших данных и прочим инструментам, финансовые организации во всем мире, в том числе в Казахстане, анализируют платежеспособность кредитополучателя и принимают решение выдавать кредит или нет. Технология кредитного скоринга стоит в основе выдачи кредита самозанятому населению.

Что такое кредитный скоринг?

Традиционный кредитный скоринг с использованием оценочных карт, линейных моделей и оценок давно исчерпал себя. Заемщики со слабой кредитной историей могут быть финансово состоятельными и вносить ежемесячные платежи без задержек. Но их упускают из виду из-за стандартов устаревших моделей подсчета очков. Чтобы получить кредит в традиционном банке, потенциальному заемщику нужна кредитная история и хороший балл. Но что делать самозанятым людям, которые не имеют кредитной истории или не могут быть оценены из-за отсутствия достаточной информации.

Представьте, что вы 24-летний владелец многообещающего ИТ-стартапа с успешным продуктом. Вы хотите расширить бизнес, открыть офис и нанять больше людей — для этого нужны деньги, которых у вас пока нет. Банк выдаст вам кредит? Скорее всего, нет. Вы слишком молоды и у вас нет длинной кредитной истории.

"По статистике, в 2020–2021 годах большие слои общества остаются небанковскими или не имеют официального дохода, но это не означает, что они неплатежеспособны. Однако, как уже упоминалось ранее, если человек не соответствует стандартному набору критериев, он все равно может быть выгодным клиентом. Чтобы охватить всех возможных заемщиков с тонкими файлами и расширить базу пользователей, МФО следует выбрать альтернативный кредитный скоринг", — говорит Виталий Нижегородцев, региональный управляющий SunFinance Group

Альтернативные модели кредитования

В то время как большинство банков и кредиторов продолжают избегать альтернативных моделей оценки риска, предприятия малого и среднего бизнеса более решительны и заинтересованы в выходе на новую аудиторию. Давайте рассмотрим, какие плюсы и минусы определяют кредитный скоринг ИИ для МФО.

По словам Виталия Нижегородцева, самым большим преимуществом альтернативного программного обеспечения для оценки кредитоспособности является то, что больше заемщиков могут выбирать кредиты. В отличие от традиционного подхода, сторонники альтернативного подхода могут решать, как создавать свои кредитные рейтинги, выбирая анализируемые параметры.

Для управления кредитным рейтингом банки обычно учитывают длину кредитной истории заемщика, историю платежей, использование кредита и т. д. Современные решения на основе искусственного интеллекта могут собирать любую информацию, которую они хотят: должность, семейное положение, пенсионные взносы, ежемесячные платежи, сумма погашения и просроченные долги, местоположение, тип бизнеса, судимости и другие данные. Кроме того, программа позволяет настроить возрастные требования, отмечает эксперт. К примеру, программа анализирует сколько времени человек провел на сайте МФО, изучил ли он шаблон договора, воспользовался ли онлайн-калькулятором, с какого смартфона он заходил и т.д.

По словам эксперта, технологические решения выявляют, что молодые потребители с последней моделью iPhone 13 Рro Max часто являются неплатежеспособными заемщиками, так как они уже взяли кредит на покупку дорогого смартфона и выплачивать еще один кредит скорее всего не смогут, несмотря на их пенсионные отчисления, кредитную историю и т.д.

Обратите внимание, что возможность привлечь больше заемщиков не означает, что вы увеличиваете кредитные риски. Современное программное обеспечение позволяет установить пороговое значение, поэтому вы можете следовать своим обычным условиям и правилам, но при этом ориентироваться на большее количество людей, поскольку их приложения не ограничены статическими условиями оценки.

Для молодых людей без кредитной истории или пользователей с низкими традиционными баллами нетрадиционные методы оценки помогают подать заявку на кредиты на более выгодных условиях. Тем не менее, МФО расширяют свою клиентскую базу и одобряют больше кредитных заявок, имея глубокое понимание поведения клиентов и их кредитных рисков.

Уникальные скоринговые модели

"Еще одна вещь, способствующая расширению клиентской базы, — это возможность разрабатывать уникальные скоринговые модели, а не выбирать готовую. Имея под рукой технологии искусственного интеллекта, решения для оценки кредитоспособности тратят минуты или даже секунды на оценку тысяч заявок. Вместо того, чтобы ждать днями (традиционно 7 дней) предоставления кредита, альтернативное программное обеспечение позволяет сократить процессы принятия решений до одного рабочего дня. Таким образом, кредиторы могут предоставлять кредиты в день подачи заявки", — говорит региональный управляющий Sun Finance Group Виталий Нижегородцев.

Используя автоматический альтернативный кредитный скоринг, МФО могут снизить или даже минимизировать затраты на выдачу кредита, тем самым предоставляя клиентам более выгодные процентные ставки. Автоматизация также позволяет сократить смещения и ручные ошибки, которые обычно появляются в рутинных задачах.

По словам эксперта, решения, предоставляющие альтернативные кредитные отчеты, не лишены недостатков. Одним из основных минусов является готовность клиентов делиться информацией, такой как кредитная история, финансовые привычки и прочее. Тем не менее, опросы показывают, что около 71% заемщиков поделились бы личными данными, если бы это привело к более справедливому кредитному рейтингу.

Итак, если вы предоставите отличный опыт и позволите людям без кредитной истории подать заявку на кредит, они будут рады поделиться дополнительной информацией.

"Кроме того, ни одно программное обеспечение на базе искусственного интеллекта не может гарантировать 100% возврат кредитного портфеля. Ведущие разработчики вряд ли смогут внедрить эту технологию в ближайшем будущем. В любом случае альтернативный подход уже более точен в прогнозах и позволяет вдвое сократить неработающие кредиты", — отмечает эксперт.

Система искусственного интеллекта со специальными методами оценки может помочь МФО сделать кредиты более доступными для различных социальных слоев. ИИ позволяет брать необработанную информацию и превращать ее в эффективную стратегию подсчета очков. Таким образом, программное обеспечение с альтернативными моделями может быть реализовано не только при выдаче кредитов, но и для инкассации и скоринга заявок.