Оценить клиента по его поведению в социальных сетях

Как оценить заемщика с помощью профиля в соцсетях. Информация от тех, кто использует на практике подобные технологические решения андеррайтинга. [epcl_box type="notice"]На Западе становится популярной оценка заемщиков с помощью профилей в социальных сетях. Поведенческий анализ, психологические характеристики позволяют сделать прогноз возвратности займа. Проще говоря, собирая данные, программа «вычисляет» вероятность просрочек.[/epcl_box] Например, через проект Lenddo.com. в Колумбии и Филиппинах по профилю в социальных сетях можно оформить заем до 800 долларов на срок до 1 года. В Германии на этом специализируется компания Kreditech, предлагающая микрозаймы на срок до 30 дней. Обе компании рисуют для себя портрет заемщика с помощью технологических решений и виртуального скоринга, если можно так выразиться. При оценке играют роль статус клиента, сфера его интересов, семейное положение и даже окружение – «френды» на его странице. Сленг, сообщения о потере работы снижают баллы, криминальное прошлое друзей также. Семейные фото с отдыха – повышают. В России тоже есть компании, специализирующиеся на подобных сервисах. Это те, кто предлагаем МФО готовые решения и сами МФО, которые их используют. Кстати, пока что МФО активнее, чем банки проявляют интерес к таким решениям, так как займы тут меньше, да и микрофинансисты менее консервативны в плане андеррайтинга. Сегодня на наши вопросы отвечают специалисты данного направления. Андрей Карпов, специалист CashRussia.ru:
Наша компания активно использует анализ заемщиков с использованием социальных сетей. Обязательным условием получения займа у сервиса CashRussia.ru является авторизация через одну из основных российских соцсетей Вконтакте или Одноклассники, либо с использованием аккаунта Webmoney. В среднем мы анализируем около 80 переменных, получаемых из социального профиля, и используем их для моделирования вероятности дефолта заемщика. Естественно, все эти данные собираются с согласия клиента. Основные проблемы при внедрении данных решений связаны с тем, что механизм сбора и анализа данных остается достаточно сложным для большинства микрофинансовых организаций. Необходимо иметь продвинутую аналитическую базу и команду специалистов для правильной организации и настройки скоринговых моделей. Кроме того, работоспособность подобных моделей зависит от качества и количества собранных данных. Поэтому, эффективно использовать скоринг в соцсетях смогут компании, которые обладают достаточными техническими и информационными ресурсами. Скорее всего, российский рынок пойдет по западному пути, где скоринговые продукты на основе анализа данных соцсетей предлагают несколько специализированных платформ. Со временем внедрение таких технологий позволит расширить клиентскую базу для микрофинансовых организаций. Вероятность возврата небольшого займа, во многом, зависит от личных качеств заемщика и его социальной устойчивости. Клиент с проблемной кредитной историй зачастую оказывается мотивированным к добросовестному обслуживанию небольших кредитов в силу своих социальных характеристик, которые откладывают отпечаток и на его профайле в социальных сетях. Кроме того, анализ социальных сетей открывает дополнительные возможности для защиты от мошеннических сетей и связанных лиц. Хотя, стоит отметить, что указанная информация может быть эффективно использована только в комбинации с данными бюро кредитных историй.
Профиль в соцсетях, как пропуск к займам МФО Мы продолжаем обсуждать тему оценки заемщиков с помощью информации, размещенной в соцсетях. О том, какие сложности возникают при анализе сведений о «виртуальном» клиенте рассказывает Екатерина Казак, директор по Рискам ООО "Мани Мен".

Вы нашли ответы на все свои вопросы в данной статье?

(19 оценок, среднее: 4.1 из 5)
Оставить комментарий