Как стало известно «Октагону», Сбербанк решил запатентовать свою новую систему оценки клиентов. Она опубликована в июньском официальном бюллетене Роспатента «Изобретения. Полезные модели». Хитрость системы в том, что для выдачи кредита госбанку больше не нужны информация из бюро кредитных историй и анкетные данные клиента. Чтобы клиент получил необходимые скоринговые баллы, ему достаточно пользоваться любой картой банка.
Своя система оценки клиентов (скоринг) есть у любой кредитной организации. Такие системы разрабатываются с середины XX века, в них инвестированы миллионы долларов. Традиционные кредитно-скоринговые модели основываются на данных анкеты, кредитной истории и другой агрегированной финансовой информации, относящейся к заявке клиента. Это, в частности, данные справок из налоговой службы об официальных доходах (2-НДФЛ) или выписок из Росреестра.
Исходя из этой информации банк выставляет каждому клиенту определённый скоринговый балл, по которому принимает решение, будет выдан кредит или нет. Портрет идеального заёмщика примерно одинаков для всех банков: женщины, семейные, люди старше 40 лет, клиенты с высшим образованием и с хорошим стажем работы платят лучше остальных заёмщиков. Для клиента, который хоть немного выбивается из идеального портрета, получить крупный кредит сложнее – банк будет требовать дополнительные гарантий его возврата. Например, привлечь созаёмщика или найти хороший ликвидный залог.
Новая система, которую Сбербанк не только использует, но и решил запатентовать, кардинально отличается от традиционного подхода банков. Она делает ставку на изучение банковских транзакций, а не кредитной истории клиента.
По мнению банкиров, информация о том, где, когда и за что клиент расплачивается банковской картой больше говорит о его благонадёжности, чем кредитная история и другие факторы, используемые для традиционного скоринга.
Кроме того, такой метод не требует от клиента ввода каких-либо дополнительных данных, значит, решение по кредиту принимается быстрее (весь процесс будет автоматизирован), и сведения очень сложно подделать.
Следовательно, нет необходимости проверять правильность информации, в отличие от анкеты на получение кредита и некоторых других источников, используемых для оценки. И главное, этот метод работает, даже если у клиента нет кредитной истории.
Как утверждается в заявке к патенту, новую систему банк построил, изучив более 200 миллионов транзакций 740 тысяч клиентов. В качестве целевой переменной использовалось событие дефолта для потребительского кредита в течение года после его выдачи. В итоге были получены профили клиентов с наиболее высоким риском невыплаты кредита и профили самых благонадёжных заёмщиков. В настоящее время, согласно заявке, в качестве исходных данных используются уровень транзакции (метка времени, страна, сумма, тип продавца) и уровень карты (филиал выдачи, тип карты).
В результате портрет идеального заёмщика получается несколько иным, чем при традиционном скоринге. Неважно, сколько вам лет и каков ваш стаж работы, но если вы регулярно оставляете значительные средства в ресторанах и путешествуете по миру, то вы получите достаточный балл для выдачи кредита. Как отмечается в документах, для полного анализа клиенту достаточно сделать порядка 350 транзакций.
– Реальные транзакции по дебетовой или кредитной карте действительно могут сказать о клиенте больше, чем сухие цифры из 2-НДФЛ или анкетные данные, – отмечает ведущий эксперт академии финансовой грамотности Александр Николаев. – Во-первых, объём трат клиента по картам даёт возможность банку оценить его реальные доходы. Многие, чтобы получать кешбэк по картам, вносят «серую» часть зарплаты на банковские счета. А структура затрат показывает привычки клиента и то, хватает ли ему получаемого дохода на жизнь.
Одно дело, когда весь свой доход он тратит на продукты в «Пятёрочке», и совсем другое – если на продукты он тратит не более 20 процентов своего дохода и обслуживается в магазинах классом повыше.
Кроме того, по транзакциям клиента сразу видно, что у него находится в собственности: есть ли автомобиль, есть ли квартира или свой дом, что также влияет на итоговое решение банка.
Новые возможности для реальной оценки клиентов банки ищут уже давно. В 2017 году тот же Сбербанк объявил о внедрении скоринга по психометрическим моделям: в госбанке намеревались внедрить практику проверки платёжеспособности и надёжности клиента по социальным сетям, анализируя посты и фотографии. И если, например, клиент в своём профиле выражает приверженность тюремной романтике, то шансы на одобрение кредита снижались.
«Если человек лайкает тюремные чётки и “Владимирский централ”, то вряд ли ему надо сразу одобрять кредит, скорее всего, ещё раз надо что-нибудь посмотреть».
Александр Ведяхин
первый зампред правления Сбербанка
Позже о включении «цифрового следа» в скоринговые модели объявляли и другие банки. Впрочем, вскоре банкиры признали, что данные из социальных сетей не стали самостоятельным фактором для принятия решений: банки используют их как дополнительную информацию о клиенте и то не всегда.
В условиях карантина и дистанционного обслуживания ряд российских банков также задумались изменить подход к изучению платёжеспособности клиента, включив в анализ психологическое тестирование. О возможности внедрения «скоринга по эмоциям» объявил «Альфа-Банк», в тестовом режиме психологическое тестирование клиентов проводит «Абсолют Банк».
Чья скоринговая система окажется сильнее, покажет отчётность.
18 сентября 2020