Чем скоринг в онлайн-сервисе отличается от скоринга в банках?

Спрос на быстрые деньги рождает предложение в виде онлайн-займов. Получить такой заем просто так, без проверки, нельзя, но благодаря продвинутым скоринговым моделям делается это быстрее, чем в банках.

Оценка степени платежеспособности потенциального заемщика по бальной системе, а именно это представляет из себя скоринг, в банковской сфере известна давно. Каждый банк использует собственную систему, где критерии и их оценка могут отличаться. К примеру, получив отказ в займе в одном банке, человек вполне может получить его в другом.

Чтобы противодействовать мошенникам и банки, и микрофинансовые организации активно развивают новые технологии, при этом число оцениваемых критериев значительно возросло.

Как правило, скоринг делится на три основных вида. Во-первых, это скоринг заявлений, когда заемщик отвечает на вопросы в анкете, а они затем оцениваются по специальной скоринговой системе, подсчитывающей баллы. Чем больше баллов наберет клиент, тем выше у него вероятность получить кредит. Во-вторых, это поведенческий скоринг, основанный на оценке поведения будущего заемщика с целью выявить мошенников и злостных неплательщиков. Третий вид скоринга — коллекторский, он направлен на взыскание долга при помощи звонков, смс, а также личных контактов с должником.

Впрочем, в первую очередь, подав заявку на получение онлайн-займа человек столкнется с первыми двумя видами скоринга, которые зачастую объединены в одну модель. В частности, такие централизованные скоринговые модели разрабатываются российскими компаниями, представленными на казахстанском рынке собственными брендами. Помимо работы с Первым кредитным бюро, они за очень короткое время изучают аккаунты заемщиков в соцсетях, используют различные антифрод-сервисы и оценивают поведение пользователя на сайте во время заполнения заявки.

К примеру, такая скоринговая система понимает с какого устройства заполнена заявка, распознает все его параметры, в том числе какая операционная система установлена и какой оператор поставляет услуги связи. Оценивается и поведения клиента на сайте. Например, если человек заполняет свое имя и фамилию дольше стандартных 10 секунд, то это повод задуматься. Система автоматически сопоставляет все эти данные с теми, что указал сам заемщик. В результате появляется определенная картина, по которой можно предугадать поведение клиентов, будет погашен заем или нет. Любое подозрение на мошенничество – это основание заявку отклонить.

Однако одной кредитной истории и поведенческого анализа для подтверждения платежеспособности заемщика уже недостаточно. Чтобы все элементы мозаики соединились в одну общую картинку, необходим комплексный анализ Big Data, т.е. всей доступной информации по клиенту. Сегодня – это приоритет не только крупных банков, но и компаний по онлайн-займам.

При этом в силу специфики бизнеса, компании специализирующиеся на быстрых займах формата «до зарплаты» развивают и внедряют финансовые техногии быстрее, чем это делают банки. Важное отличие здесь – это то, что финтех компании не видят своего клиента, как это происходит в банках, времени для принятия решение о выдаче займа существенно меньше, а значит оценка должна быть более надежной и быстрой.

Несмотря на кажущуюся простоту процесса получения онлайн-кредита в формате «до зарплаты» здесь задействованы сложные технологические процессы. Кредитная заявка и кредитная история проходят машинный анализ, применяются методы идентификации, антифрод-решения, разрабатывается и внедряется биометрия. Т.е. ни один момент способный повлиять на адекватную оценку заемщика, включая вопросы безопасности, не упускается из виду.

С технической стороны эту задачу решает машинное обучение скоринговых моделей. Они приобретают способность находить определенные закономерности и взаимосвязи в вещах, на первый взгляд никак не связанных друг с другом. Т.е. анализируя большой объем данных, система выявляет новые переменные, встраивает их в модель оценки заемщика и дает им собственную оценку.

То есть хотя сама идея онлайн-займов заключается в том, чтобы предоставить людям возможность перезанять деньги до зарплаты в любое удобное время, такие компании не выдают кредит вслепую. Мы коммерческая организация, поэтому в приоритете — возвратность займов. В связи с этим скоринговая модель должна учитывать все риски и обеспечивать устойчивость нашей бизнес-модели.