Построение в сети

заемщик

Специально для "Ъ" портал Zaim.com при поддержке Национального бюро кредитных историй провел исследование заемщика из соцсетей.

Социальные сети позволяют разглядеть детали кредитной истории заемщика, которых нет в документах.

Фото: Евгений Павленко, Коммерсантъ

Подмечено, что в виртуальном пространстве, в отличие от обычной жизни, человек открывает свое истинное лицо, и при грамотном анализе представленной в аккаунте пользователя информации можно не только определить примерный уровень его доходов, но и сформировать психотип, выявить поведенческие особенности, в том числе уровень его надежности как потенциального заемщика.

При разработке показателей, которые включаются в скоринговую модель изучения заемщика в соцсетях, оценивается широкий спектр информации: от фотографий и комментариев до друзей и интересных пользователю групп, сообществ. Потенциальный заемщик сразу может вызвать подозрение, если состоит в группе антиколлекторов. Особого внимания заслуживают комментарии, которые человек оставляет в обсуждениях внутри группы. Это позволяет выявить уровень сдержанности, рассудительности, определить ценности и жизненные установки человека. Кроме того, специалисты фиксируют тип устройства, с которого человек заходит в аккаунт: чем дороже и престижнее модель, тем выше вероятность хорошего дохода.

В настоящее время в Национальном бюро кредитных историй (НБКИ) в рамках своей системы поиска и анализа информации в соцсетях анализируют заемщика более чем по 40 критериям, многие из которых специалисты не раскрывают. Согласно данным кредитного бюро, тот факт, что заемщик подписан на негативные группы, вдвое повышает возможность дефолта. Среди тех, кто не состоит в таких группах, дефолтность составляет 7,4%; среди тех, кто состоит хотя бы в одной группе,— 14,2%; среди тех, кто состоит в двух и более таких группах,— 19,9%. Интересным является и различие в уровне дефолтности между заемщиками, которые выкладывали свои фотографии из путешествий, и теми, у кого нет подобных фото. Так, у первой группы дефолтность составляет 2,8%, у второй — 7,6%.

Среди добросовестных заемщиков банков и МФО (микрофинансовые организации) 59% и 53% соответственно имеют аккаунты в социальных сетях. Среди заемщиков (18-24 года) странички в соцсетях имеют 80%, в возрасте 55-64 года — только 32%. В Москве и Санкт-Петербурге социальными сетями пользуются 67% заемщиков, а в небольших городах — 59%. В порядке убывания самыми популярными среди заемщиков являются "ВКонтакте", "Одноклассники" и Facebook.

В итоге, по данным НБКИ, оказалось, что качество предсказаний скоринговой модели после введения в нее данных из соцсетей повышается в среднем на 5-10%. Поясняя эти данные, Алексей Волков, директор по маркетингу НБКИ, отметил, что на этот показатель прежде всего повлиял "рост возвратных выдач кредитов".

Впрочем, данные из социальных сетей не могут быть основным источником сведений, на основании которых принимаются решения. Причина в том, что ключевой проблемой использования информации из соцсетей в ходе оценки заемщиков, по мнению эксперта пресс-службы ВТБ 24 Дианы Манукян, является достоверность информации из соцсетей.

Именно поэтому некоторые компании уже отказались от использования соцсетей при оценке рисков. "Мы тестировали в прошлом году данный инструмент идентификации заемщика, и по итогам данной практики мы были вынуждены отказаться от него. Тому есть ряд серьезных причин, главная из которых невозможность установления истинной принадлежности профиля в социальной сети реальному человеку, отмечает генеральный директор "Срочноденьги" Андрей Артаев.— Подобные ресурсы переполнены фейковыми аккаунтами, ботами и мошенниками".

"Пока нельзя сказать, что оценка профиля заемщика в соцсетях является существенным дополнением к нашей системе скоринга",— замечает директор по рискам МФО "МигКредит" Артем Быков. Однако информация об окружении, ритме жизни, использовании интернета, интересах заемщика позволяет лучше узнать клиента.

Станислав Тывес, начальник управления риск-менеджмента физических лиц Райффайзенбанка, также отмечает, что банк не использует данные из соцсетей при проверке потенциальных заемщиков: "На наш взгляд, куда более полезным инструментом для проверки потенциальных заемщиков мог бы стать автоматизированный доступ к данным Пенсионного фонда Российской Федерации. Это позволило бы быстрее и точнее подтверждать корректность данных о работодателе заемщика".

И все же, несмотря на то что информация из соцсетей для оценки заемщиков используется пока еще избирательно, большинство кредитных институтов рассматривают социальные сети как платформу для коммуникации с клиентами. Не так давно ЦБ РФ принял решение о выходе в социальные сети. По словам Марины Рыклиной, руководителя пресс-службы Банка России, важно не только информировать граждан о деятельности Банка России, его решениях, но и иметь обратную связь с ними. Соцсети должны стать эффективным инструментом выстраивания диалога с обществом.

Маргарита Гвоздева, Екатерина Романова, Елена Толчина, Zaim.com

Ставка на доступность

Бретт Кинг, основатель Movenbank и обладатель американской банковской премии "Инноватор года", полагает, что данные из соцсетей позволяют с большей точностью определить доступную кредитную ставку для потенциального клиента и составить представление о его психологическом портрете.

В рамках Moven мы используем социальные сети для решения ряда задач, и прежде всего для идентификации личности. Например, мы проверяем соответствие фото в профиле человека с фото в его правах и т. п. Решение о выдаче кредита основывается на нескольких факторах, включая поведение человека, в том числе финансовую дисциплину и т. п. Также мы используем агрегацию счетов на Moven, что позволяет оценить финансовую дисциплину человека в плане оплаты банковских счетов.

Одних только данных из соцсетей недостаточно для принятия решения о выдаче кредита, однако они нам дают представление о поведении человека, а также позволяют оценить ценность клиента. Например, довольный клиент может поделиться информацией со своими друзьями. Поэтому мы считаем, что использование данных их социальных сетей больше подходит для динамического управления процентной ставкой, чем для оценки кредитоспособности.

Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...