"Профильный" заемщик

Банковский сектор всерьез занялся анализом социальных сетей, а точнее личной информации пользователей, для составления портрета потенциального клиента. Оценке подлежат практически все параметры, которые указаны на странице, и которые могут дать своеобразный "портрет надежности" о пользователе, рассказать о его платежеспособности и ответственности. Например, если в аудиозаписях, репостах или на обычных фотографиях обитатель социальной сети открыто демонстрирует любовь к тюремным устоям, "Владимирскому централу" или аналогичной информации, то, конечно, в кредите, в случае его обращения в банк, ему будет отказано практически со 100% вероятностью.

Новая система получила название "скоринг" - это системный анализ пользователя по статистическим параметрам и психометрическим моделям. За основу берется информация, находящаяся в открытом доступе на главной странице в социальной сети. Начиная со следующего года банки собираются проводить подобные проверки еще и по "цифровому следу" потенциального клиента, анализу будут подвержены фотографии из интернета, номер мобильного телефона и непосредственно указанные личные данные. "Популярность соцсетей настолько велика, что люди выкладывают туда очень много информации, порой сами о том не подозревая. Даже неглубокий анализ по фотографиям, позволит сделать вывод о платежеспособности клиента, даст понять то, сколько раз в год он ездит на отдых, какие кафе или рестораны посещает, круг общения и многое другое. Цифровой портрет составить очень просто", - комментирует введение скоринга Андрей Люшин, заместитель председателя правления "Локо-банка".

Сбор информации банками

Прежде, чем выдать кредит заемщику банки проводят определенные мероприятия по установлению благонадежности и платежеспособности клиента. В первую очередь делается запрос в бюро кредитных историй, и анализируется информация о том, какие ранее кредиты были взяты, как они погашались и были ли просрочки. Следующий запрос в службу внутренней статистики, то есть банк проверяет свою накопленную информацию о клиенте. Также проверяются данные по каналам Федеральной службы приставов, ну и в конечном итоге рассматривается информация, которую сам клиент указал в заявке на кредит. После этого принимается окончательное решение об одобрении или отказе от выдачи кредита, процентной ставке и сроке погашения.

Понятно, что банк заинтересован в сборе максимально возможной информации, что позволит наиболее полно охарактеризовать клиента, соответственно, чем больше задействовано источников информации. тем более точно сработает скоринговая модель. Поэтому и было принято решение о таком дополнительном источнике, как социальные сети. Однако, специалисты отмечают, что подобный метод вносит не самый важный вклад в создание цифрового профиля, так как зачастую встречаются ситуации, когда профиль у человека идеальный, а на самом деле имеется просроченный кредит.

"Самое важное, о чем может сказать страничка в том же Вконтакте или Facebook это то, что человек реально существует, ведет какой-либо образ жизни, не скрывается от закона, имеет реальных друзей, близких и так далее", - комментирует Дмитрий Зубанов, возглавляющий компанию Double Data. По его мнению, реально существующий профиль и, соответственно, человек, позволяет уже на начальном этапе отсеять определенную долю мошенников, которые часто скрываются за поддельными страницами. Самым информативным скоринг является тогда, когда в банк обращается клиент, ранее не бравший кредитов, а значит ни в БКИ, ни в других источниках информации о нем нет, либо она минимальна.

Применение на практике

Как отмечают специалисты, в российской банковской среде уже многие игроки переходят на новую модель всестороннего анализа, постепенно отказываясь от привычного анкетирования. "Классическая анкета уходит в прошлое, для банков более информативной является новая методика анализа на основе использования нейросетей. Скоринговая модель дает более полное представление о клиенте, так как определяет его многофакторную поведенческую модель. Согласно официальным данным, "Альфа-Банк", "Тинькофф Банк", "ОТП Банк" и "Хоумкредит" уже заявили о том, что используют скоринг и нейросети", - говорит Александр Васильев, директор по инновациям в "Росевробанке".

"Наш банк постепенно перешел на скоринг и анализ социальных сетей. Мы прибегаем к этому методу при одобрении кредитных заявок. Но, подобная информация все же воспринимается как дополнительная, а не основная, мы не делаем на нее основной упор", - заявили в пресс-службе "Тинькофф Банка". Банк ВТБ, входящий топ-10 российских банков также прокомментировал новую тенденцию, отметив то, что пока модель тестируется, но не применяется. Использование намечено на первое полугодие 2018 года. "В большинстве случаев достаточно информации, которая собирается уже привычными методами. Но, мы не отрицаем тот факт, что существует определенный сегмент заемщиков, в отношении который скоринг социальных сетей поможет. Хотя бы те же самые новые клиенты, молодежь, например, обращающаяся в банк впервые", - сказали в пресс-центре ВТБ.

Законные основания

Согласно существующему законодательству, а именно ФЗ "О персональных данных", любая информация находящаяся в открытом доступе, которая так или иначе относится к определенному человеку является персональной. Следовательно, абсолютно все, что указывает пользователь в профиле на страничке "Вконтакте", в "Одноклассниках" или в любой другой социальной сети попадает под определение закона и будет использовано скоринговой моделью составления цифрового портрета. Однако, специалисты отмечают, что практическое применение новой методики возможно только в том случае, если пользователь подписывал соглашение об обработке персональных данных, в противном случае действия банка могут быть признаны незаконными.

"Когда происходит регистрация нового пользователя в социальной сети, то базовое соглашение, предлагаемое для ознакомления говорит о том, что вводимые данные на странице становятся публичными и будут доступны третьим лицам, то есть банки имеют законное право после этого обрабатывать и хранить информацию о потенциальном клиенте", - поясняет Дмитрий Зубанов.

Чего же банки ожидают в итоге, от новой модели? Во-первых, тотальный сбор информации из всевозможных открытых источников о клиенте позволяет банкам создать полный, характеризующий со всех сторон психометрический портрет пользователя. Здесь будут учитываться и возможные подозрительные действия, позитивные моменты, которые как "плюс" и "минус" будут влиять на итоговую оценку благонадежности. Во-вторых, в дальнейшем собранная информация послужит увеличению качества предлагаемых кредитных продуктов, так как, возможно, будут определены новые цели и потребности потенциальной клиентской базы, кредиты могут стать более гибкими. В-третьих, сами банки смогут сократить свои материальные затраты и затраты времени на анализ всех входящих заявок на оформление кредитов, идя на опережение и предлагая персональные кредитные продукты для каждого клиента.