Почему, например, лидер в области дистанционного кредитования 4finance отказывает семи из десяти заявкам на оформление кредита? Качественная оценка платежеспособности потребителей является краеугольным камнем отрасли дистанционного кредитования. Если бы она не проводилась, отрасль не могла бы обеспечить спрос и вернуть вложенные деньги.
Так как специфика отрасли небанковского кредитования фактически исключает личную встречу с клиентом, то для заочной идентификации клиентов используются различные технологические решения. Выдача кредита и оценка платежеспособности клиента производится удаленно, рентабельность бизнеса основывается на все более тщательной проверке клиентов. Платежеспособность клиентов проверяется всегда, даже в том случае, если клиент хочет взять в кредит всего 1 евро. В этих целях мы используем тысячи факторов и современные технологии «больших данных», чтобы обеспечить выдачу кредитов тем клиентам, которые смогут их вернуть. Выдача кредитов клиентам, которые не смогут их вернуть, не входит в интересы ни одного кредитора. В этой статье мы подробно расскажем о том, как обычно проходит заочная идентификация клиентов и процесс проверки платежеспособности, а также на каких современных технологиях он основан.
Многоступенчатая проверка
Чтобы подать заявку на получение дистанционного кредита, клиент должен заполнить анкету, предоставив о себе основную информацию – имя, фамилию, персональный код, адрес эл. почты и номер телефона, а также должен указать размер официальных доходов и потенциальных расходов. Независимо от суммы займа кредиторы не полагаются лишь на предоставленную потребителем информацию, а используют многоступенчатую систему проверки платежеспособности.
Сначала проверяется информация, указанная клиентом – например, персональный код помогает кредиторам отсеять молодых людей, которым запрещено выдавать кредит, или проверить соотношение и соответствие указанных доходов и расходов по внутренним базам данных.
После этого проводится проверка долговых обязательств клиента по внешним базам данных долговых обязательств. В настоящее время члены LAFPA обмениваются друг с другом накопленными ими данными о долговых обязательствах потребителей, используя в качестве посредника бюро кредитной информации.
В процессе рассмотрения заявки клиента и анализа совокупности определенных критериев проводится проверка на наличие у сделки признаков мошеннических действий. Например, несколько клиентов за непродолжительное время подают заявку на выдачу кредита с одного и того же устройства – накопленный опыт свидетельствует о том, что в этом случае кредит подвергается повышенному риску мошенничества. Кроме того, у небанковских кредиторов накоплен большой объем статистических данных о том, какие адреса эл. почты используют мошенники. По IP-адресу устройства, которое клиент использует для заполнения заявки, определяется государство, из которого присылается запрос. Например, получение запроса из Сенегала или Нигерии будет подозрительным и заставит задать дополнительные вопросы, потому что небанковские кредиторы преимущественно работают с резидентами.
Кроме того, кредиторы чрезвычайно тщательно оценивают платежеспособность потенциальных клиентов, используя методы скоринга и разработанные кредиторами системы оценки. На основании проведенного анализа данных создается совокупность характерных признаков клиентов, по которой рассчитывается определенное количество баллов в соответствии со значениями признаков/качеств. После обобщения информации о входящих в модель признаков определяется общая оценка кредитного риска клиента. В соответствии с утвержденной политикой кредитного риска кредитор определяет минимальное количество баллов, необходимое для утверждения заявки клиента.
Системы оценки платежеспособности корпоративных клиентов оценивают тысячи различных критериев, которые позволяют не только с высокой точностью определить финансовое положение клиента на данный момент, но и дать прогноз, может ли оно измениться (и если да, то как) в течение срока выплаты кредита. Каждая, даже незначительная на первый взгляд деталь в процессе заполнения заявки на кредит, важна кредитору для создания кредитного рейтинга и общего «цифрового отпечатка» клиента.
«Независимо от того, хочет клиент взять в долг минимальную или максимальную сумму, мы всех оцениваем по одинаковым критериям, количество которых может достигать 4500. Страховые компании и банки тоже используют этот основанный на оценке рисков подход, который называется scoring, или модель углубленного изучения клиента. Каждой позиции, по которой мы получаем информацию о клиенте, присваивается определенное количество баллов, отражающее ее степень риска. Эти 4500 позиций образуют общее количество баллов при определении платежеспособности заемщика, которое учитывается во время принятия решения о предоставлении кредита. Благодаря новейшим технологиям, сбор, обобщение и анализ всех этих данных занимает меньше двух минут. Среднее время выдачи кредита составляет приблизительно 3-4 минуты», – рассказывает руководитель 4finance Latvia Гвидо Эндлерс.
Борьба с мошенниками
Каждой компании, которая одалживает людям деньги, неизбежно приходится сталкиваться с риском мошенничества и осознанной невыплатой долга. Проанализировав поведение недобросовестных заемщиков, небанковские кредиторы идентифицировали и накопили ряд признаков, свидетельствующих о мошенническом характере сделки. Например, большие долговые обязательства, частая проверка профиля клиента по базам данных, устройство, с которого подается заявка на кредит, уже было использовано в мошеннической сделке, адрес эл. почты не совпадает с именем лица и т.д.
Снизить риск мошенничества помогают различные вопросы, которые задаются во время проверочного телефонного звонка. Подготовленных вопросов очень много, и система выбирает их в случайном порядке, поэтому ситуация, в которой кто-то смог бы выучить все контрольные вопросы, невозможна. «Этот метод проверки работает с заметным успехом. Если раньше количество попыток мошенничества составляло около 100 в месяц, то по мере введения мануальных проверок и статистического анализа количество таких случаев уменьшилось приблизительно до восьми в месяц», – говорит Г. Эндлерс.
Но на этом развитие не останавливается и в будущем планируется введение дополнительных технологических решений, которые помогут снизить риск возможного мошенничества.
Регулирование, соответствующее специфике отрасли
Технологический прорыв позволяет интегрировать в бизнес небанковских кредиторов новейшие решения. Если раньше только редкая компания могла пользоваться автоматизированными решениями, то сейчас это стандартное условие конкурентоспособного предложения таких услуг. По мере автоматизации отрасли процессы оценки клиентов и выдачи кредита заметно сократились, при этом сохранилось высокое качество предоставляемых услуг. Благодаря решениям FinTech, небанковские кредиторы внедрили и непрерывно развивают модели оценки клиентов, чтобы иметь возможность точно определить, вернет ли клиент кредит. Данные LAFPA свидетельствуют о том, что в секторе небанковского кредитования в выдаче кредита отказывают 69 % новых клиентов, так как они не могут квалифицироваться в соответствии с определенными компанией требованиями платежеспособности.
Сфера небанковского кредитования непрерывно развивается, и нормативное регулирование должно быть таким, чтобы его можно было применить к новым технологиям, которые войдут на рынок, и чтобы не нужно было вносить поправки каждый раз, когда в индустрии появится какое-то новое технологическое решение. Вызов для Латвии – создать такие регулирующие требования, которые в соответствии с принципом основанного на оценке рисков подхода способствовали бы долгосрочному развитию отрасли.
