Хороший, плохой, свой. Как банки сканируют нас по номеру телефона

При поддержке Київстар Бізнес

Кредитование частных лиц в Украине снова набирает силу. Товарный кредит на технику, микрозаймы “до зарплаты”, деньги на образование и ремонт - ко всему этому финансовые учреждения становятся все более лояльны. По данным НБУ, за первые 4 месяца 2017 года банки выдали около 8 млрд грн новых потребкредитов, включая карточные займы и ипотеку.

Но вслепую деньги, конечно, никто по-прежнему не раздает. Много от клиента не требуется - паспорт, идентификационный код, а для крупных сумм - справка о доходах за 3-6 месяцев. А за кулисами процесса банки тщательно анализируют свою статистику, кредитную историю и реестры правонарушений, могут обратиться на место работы и даже просканировать страничку в соцсети.

Появляются и новые источники данных. В прошлом году свой инструмент украинским финучреждениям предложил мобильный оператор Киевстар. Выставляя собственные оценки абоненту, он помогает кредитным организациям определить, кому из потенциальных заемщиков можно доверять, а кому лучше отказать.

LIGA.net выяснила, как оператор умудряется помогать банкам без передачи персональных данных, есть ли результаты и как соблюдаются принципы этики в таком сотрудничестве.

Проверки снаружи и внутри

Когда клиент приходит за суммой в банк или микрофинансовую организацию, его ждет несколько проверок. Первая - классический соц.-дем.: пол, возраст, состав семьи, трудоустроенность. Параллельно поднимается история взаимоотношений организации с потенциальным заемщиком: как часто он обращался и с каким результатом, насколько исправно платил, какие продукты и услуги использовал.

Дальше банк с согласия клиента может направить запрос во внешние источники. По информации Ощадбанка, как таковые они используют кредитные бюро, государственные реестры, социальные сети, интернет-ресурсы. А пресс-секретарь ПриватБанка Олег Серга написал: “Мы задействуем только официальные открытые источники: ЕГР, реестр банкротов, реестр судебных решений, реестр исполнительных производств”.

Читайте также: Хороший смартфон за $200: в Украине это уже реальность

Как учитывать все эти данные, каждое учреждение решает по-своему. Например, в пресс-службе ПУМБ сказали, что информация от клиента и из открытых источников анализируется совокупно, без приоритетов. Хотя в других случаях внутренняя история имеет больший вес. Если, конечно, она есть.

“Наша активность в кеш-кредитовании и кредитных картах приводит к тому, что традиционные методы оценки физических лиц экспертным путем теряют эффективность. Поэтому мы находимся в активной фазе расширения применения скоринговых моделей в розничном кредитовании”, - сообщила Ярослава Титова, пресс-секретарь Ощадбанка.

Иначе говоря, работающим моделям оценки надежности клиента нужна постоянная модификация.

При чем здесь мобильные операторы?

По словам Виталия Петренко, дата-аналитика компании Киевстар, собственные экспертные системы финучреждений успешно работают годами. Однако к оператору они обращаются за уникальными данными - точнее, за их сводным итогом, так как передача личной информации строго запрещена законом. Банкам персональные данные абонентов и не нужны. Ведь тогда придется тратить ресурсы на разработку собственных моделей в области, где они не специалисты.

Читайте также: Операция "Вернем Укртелеком!" Какой сценарий у этой пьесы

Киевстар может выручить банк в двух основных видах кредитования - рисковом скоринге (насколько плательщик благонадежен) и проверке на фрод (когда нужно проверить, не мошенник ли хочет занять денег).

“Мобильный телефон - своего рода ID-ключ. Оператор использует его активность, взаимодействие с интернет-сервисами и другие данные в моделировании и выдает итоговую оценку - абстрактное число. В банк идет только оно, ничего больше”, - объясняет Петренко.

При разработке модели на вход подается несколько сотен параметров. Это могут быть частота, время и длительность звонков, потребление трафика и средний счет. Но в итоге алгоритм определяет набор параметров и вес влияния каждого параметра на конечный балл.

Абонентам - не волноваться

Решение, использовать ли помощь от оператора, в каждом конкретном случае остается за финучреждением.

Одно дело, когда за столом кредитного эксперта сидит человек с большим “послужным” списком. Положительным или отрицательным - не так важно. В таком случае основной вес будет иметь внутренняя информация или данные из бюро кредитных историй. А вот если клиент “чист”, обратная связь от оператора очень пригодится для получения одобрения по кредиту. Сам клиент, подавая заявку, дает согласие на такие проверки.

Читайте также: Судный день. AI от Google стал сильнейшим шахматистом среди машин

Практика использования оценок мобильных операторов только начинает внедряться в украинских банках. Кто-то, как ПриватБанк, не использует их в анализе. В Ощадбанке журналисту LIGA.net ответили так: “Идея использования скоринга мобильных операторов интересна, и Ощадбанк активно изучает опыт других организаций. Для оценки эффективности использования скоринга мобильных операторов необходимо прохождение тестовой апробации, которая позволит говорить о целесообразности его применения более детально”.

Тестовую апробацию уже провел Альфа-банк. Там скрестили предложенную модель с уже работающими моделями для анализа “плохого” клиента. И получили прирост в результате.

“За тестовый период мы получили дополнительное увеличение объемов выдач в процессе кредитования. В дальнейшем сфокусировались на оптимизации процесса верификации и повышении уровня автоматического принятия решения. Есть идея использовать модель для проверки работы этапа верификации. Конечно, в будущем ожидаем масштабирования на другие продукты: кроме уже достигнутых результатов, это позволит увеличить объем заявок и поможет лучше откалибровать модели Киевстара”, - сообщили в банке.

Критика и этика

Цифровое закулисье, основанное на Big Data, потребителям уже не в новинку. Но вызывает ряд вопросов. Фактически все эти абстрактные баллы - некий рейтинг благонадежности, и некоторые абоненты тревожатся, что не понимают принципа его формирования.

“Человек сам подписывает согласие на запрос информации у сотового оператора. Чтобы получить кредит, люди готовы делиться информацией, в том числе позволить оператору предоставить некий абстрактный балл”, - говорит Сергей Марин, основатель Студии и Школы Данных.

Стремление банков перестраховать кредиты от недобросовестных плательщиков понятно. Например, если заемщики заявляют, что работают на момент взятия кредита, мобильный оператор по косвенным признакам помогает подтвердить или опровергнуть это.

Мобильный скоринг дает шансы и потенциально хорошим клиентам. “Например, благодаря нашему инструменту на 20% выросло количество положительных решений по заемщикам, которые не имеют кредитной истории. Раньше бы они просто получили отказ”, - комментирует Digital директор Киевстар Виталий Султан.

Читайте также: Вот они где! Как Киевстар помогает разглядеть будущих клиентов

Несмотря на явное преимущество машинных алгоритмов, пока никто не стремится полностью автоматизировать выдачу кредитов. Модели дают подсказки, но вердикт остается за человеком. Во-первых, системы не могут учесть всей многовариантности. Во-вторых, мошенники тоже не дремлют и ищут методы обхода хитрых скоринговых систем.

Вполне вероятно, что теперь они начнут махинации с SIM-картами и сменой номеров. Впрочем, на эти случаи у мобильщиков тоже прописаны инструкции и припасены защитные механизмы.