еКапуста
Займер
MoneyMan
Сбербанк
ВТБ
Альфа Банк
Курс доллара (USD)
Курс евро (EUR)
Курс юаня (CNY)
Курс фунта (GBP)
Курс лиры (TRY)
Курс тенге (KZT)
МТС Банк
Точка
ТинькоффMoneyMan будет оценивать заемщиков в социальных сетях с помощью НБКИ
Сервис онлайн-кредитования MoneyMan начал использование сервиса Social Attributes, совместного продукта компаний Национальное бюро кредитных историй (НБКИ) и Double Data. Сервис Social Attributes обрабатывает информацию о заемщиках из открытых источников данных (социальных сетей), агрегирует ее и, таким образом, позволяет кредитору точнее оценивать кредитные риски на этапе рассмотрения заявки на кредит. Благодаря Social Attributes MoneyMan планирует повысить эффективность процесса принятия кредитных решений и использовать дополнительные рычаги управления кредитными рисками.
Несомненно, дополнительные эффективные источники данных могут повысить предиктивную силу скоринговых моделей, используемых в процессах принятия решений. Мы провели тесты, с помощью которых удалось получить положительный экономический эффект от применения Social Attributes в скоринговых моделях. Нам удалось улучшить качество моделей за счет использования новых параметров, в том числе данных из социальных сетей. Важно, что благодаря анализу, проведенному компанией Double Data по подбору наиболее продуктивных и интересных агрегатов, а также удобству при IT-интеграции мы воспользовались новой технологией, которую мы смогли внедрить всего за 2 дня.
В современных условиях конкурентными преимуществами кредитора являются обязательное наличие высокого уровня технологичности всех кредитных процессов и умение обрабатывать огромные массивы информации. Кредитор, использующий современные технологии, способен лучше управлять рисками и повышать свою эффективность, в том числе, за счет невысоких затрат на внедрение инструмента в систему принятия решения о выдаче займов. На мой взгляд, будущее в управлении рисками в розничном кредитовании - за внедрением инновационных решений, ориентированных на снижение рисков при кредитовании физических лиц. Неудивительно, что ряд крупных наших клиентов из числа банков и МФО уже активно тестируют упомянутые сервисы, а некоторые в скором времени уже приступят к их промышленному использованию.
С учетом более тщательного подхода к оценке кредитных рисков, сейчас рынок нуждается в дополнительной информации о заемщиках. И разработанная нами технология, базирующаяся на информации из общедоступных источников, данных, позволяет удовлетворить данную потребность. Вместе с НБКИ мы даем банкам и МФО возможность получать уникальную информацию о своих заемщиках для максимально эффективного управления рисками.
Таблица 1. Доля заемщиков с действующими обязательствами, использующими социальные сети
| Регион | Доля заемщиков, найденных в социальных сетях по технологии НБКИ |
| г. Москва | 75,2% |
| Московская область | 66,8% |
| Свердловская область | 69,6% |
| Республика Башкортостан | 69,6% |
| Краснодарский край | 61,8% |
| г. Санкт-Петербург | 73,6% |
| Ростовская область | 63,2% |
| Челябинская область | 67,1% |
| Республика Татарстан | 68,1% |
| Кемеровская область | 68,1% |
| Красноярский край | 69,5% |
| Новосибирская область | 70,6% |
| Самарская область | 69,2% |
| Нижегородская область | 67,0% |
| Иркутская область | 65,7% |
| Алтайский край | 66,6% |
| Оренбургская область | 65,2% |
| Пермский край | 64,2% |
| Волгоградская область | 59,5% |
| Омская область | 72,2% |
| Ханты-Мансийский АО - Югра | 70,2% |
| Саратовская область | 70,3% |
| Приморский край | 68,0% |
| Воронежская область | 61,9% |
| Ставропольский край | 58,6% |
| Тюменская область (без ХМАО и ЯНАО) | 70,2% |
| Ленинградская область | 73,6% |
| Белгородская область | 64,5% |
| Удмуртская Республика | 64,2% |
| Хабаровский край | 66,6% |
| Тульская область | 63,1% |
| Республика Бурятия | 61,9% |
| Курская область | 58,2% |
| Владимирская область | 69,4% |
| Кировская область | 62,8% |
| Томская область | 64,5% |
| Вологодская область | 68,3% |
| Ярославская область | 75,9% |
| Республика Саха (Якутия) | 56,4% |
| Забайкальский край | 59,9% |
| Ульяновская область | 68,5% |
| Пензенская область | 67,0% |
| Липецкая область | 67,3% |
| Архангельская область | 67,3% |
| Брянская область | 58,1% |
| Тверская область | 72,5% |
| Астраханская область | 56,4% |
| Ивановская область | 64,7% |
| Республика Коми | 63,3% |
| Курганская область | 60,5% |
| Калининградская область | 67,0% |
| Чувашская Республика | 72,7% |
| Мурманская область | 68,9% |
| Амурская область | 58,5% |
| Тамбовская область | 62,9% |
| Орловская область | 55,4% |
| Калужская область | 66,1% |
| Рязанская область | 56,9% |
| Смоленская область | 65,5% |
| Новгородская область | 63,8% |
| Республика Мордовия | 56,4% |
| Республика Хакасия | 56,4% |
| Псковская область | 56,4% |
| Кабардино-Балкарская Республика | 33,7% |
| Республика Карелия | 56,4% |
| Ямало-Ненецкий автономный округ | 72,7% |
| Республика Марий Эл | 65,2% |
| Костромская область | 59,0% |
| Республика Северная Осетия-Алания | 54,3% |
| Сахалинская область | 61,4% |
| Республика Адыгея | 45,1% |
| Республика Дагестан | 56,7% |
| Республика Тыва | 28,4% |
| Республика Карачаево-Черкессия | 37,5% |
| Камчатский край | 69,3% |
| Республика Калмыкия | 54,0% |
| Республика Алтай | 50,0% |
| Чеченская республика | 30,2% |
| Еврейская автономная область | 57,9% |
| Магаданская область | 58,6% |
| Республика Ингушетия | 16,7% |
| Чукотский автономный округ | 80,0% |
| Ненецкий автономный округ | 62,5% |