На российском финансовом рынке начал использоваться новый сервис по анализу данных заемщиков в соцсетях

06.06.2016

На российском финансовом рынке появляется все больше сервисов, которые позволяют использовать технологию Big Data для скоринга заемщика. Одним из таких сервисов является Social Attributes, разработанный компанией Double Data и крупнейшим российским кредитным бюро – НБКИ.

Благодаря Social Attributes компании получают возможность собирать информацию о заемщиках из социальных сетей и применять ее для оценки их платежеспособности. Эта технология будет работать в формате существующей инфраструктуры НБКИ, что позволит максимально быстро внедрить ее на предприятии.

Social Attributes уже начала использоваться игроками финансового рынка. Первой финансовой организацией, взявшей ее на вооружение, стал “Московский Кредитный Банк”. Александр Шорников, глава департамента розничного кредитования этого финансового учреждения считает, что применение технологии анализа данных заемщиков из социальных сетей позволит увеличить эффективность риск-менеджмента, лучше понимать возможности и потребности клиентов, а также создать оптимальную линейку кредитных продуктов.

Сколько заемщиков используют социальные сети

Нет ничего удивительного в том, что первой компанией, начавшей использовать технологию Social Attributes, стал “Московский Кредитный Банк”. Ведь по данным НБКИ более 75% заемщиков из Москвы пользуются социальными сетями. По этому показателю столица занимает лишь второе место. Наиболее продвинутые заемщики, как ни странно, в Чукотском автономном округе – 80% из них используют соцсети. В Санкт-Петербурге, Ленинградской, Новосибирской, Омской, Тюменской, Ярославской, Тверской областях этот показатель находится на уровне 70-73%. А наихудшие показатели в ряде регионов, входящих в Северо-Кавказкий федеральный округ: республике Ингушетия (16,7%), Чеченской республике (30,2%), республике Карачаево-Черкесия (37,5%). Компаниям, которые действуют исключительно в этих регионах, пока нет смысла внедрять технологии по анализу больших массивов информации о поведении заемщиков в соцсетях. Из-за низкой интернет-активности жителей кавказких республик, их эффективность будет невелика.

Особенности применения Big Data в микрофинансовых организациях

В среднем кредитные риски у микрофинансовых организаций выше, чем у банков. Поэтому для них внедрение технологий Big Data еще более актуально. Это процесс уже происходит. Такие крупные компании, как “Займо”, “Займер”, “Money Man” уже используют Big Data для анализа поведения заемщиков. Причем исследуются не только поведение заемщиков в социальных сетях, но и данные об их ip-адресах, геотегах фотографий, оплатах за ЖКХ, мобильную связь, других безналичных расчетах.

Постепенно стоимость технологий Big Data снизится и примеру крупных компаний неизбежно последуют и мелкие игроки рынка микрокредитования. Поэтому, вполне возможно, через несколько лет анализ больших массивов неструктурированных данных перестанет быть чем-то экзотическим для российских МФО. И когда это произойдет, кредитная история станет играть второстепенную роль при скоринге заемщиков, ведь анализ их поведения и кредитоспособности по нескольким тысячам параметрам гораздо эффективнее, чем данные о том вернули они или нет предыдущий кредит.



Александр Светлов специально для ТопЗаймов.рф

Вам понравится:



Обсуждение


введите символы