ValueWeb. Как финтех-компании используют блокчейн и мобильные технологии для создания интернета ценностей

Однако, несмотря на все свойства и преимущества нашего продукта и негативные моменты истории банков и публикации о них, большинство людей все-таки отдают предпочтение той компании, о которой что-либо слышали. Другими словами, нам по-прежнему приходится прилагать много усилий для привлечения новых клиентов, поскольку средний кредитор и заемщик сначала обратятся к известному бренду.

Здесь мы столкнулись с трудной задачей – как повысить осведомленность о том, что мы делаем. Более широкая известность нам необходима для обеспечения определенного уровня конверсии за счет маркетинговых мероприятий, попадания в списки «Самая выгодная покупка» и получения наград за высокий уровень обслуживания.

Еще один важный фактор состоит в том, что у вас коэффициент невозврата кредитов гораздо ниже, чем у банков. Вы добились этого благодаря программному обеспечению, анализу данных, управлению рисками или чему-то другому?

Думаю, сейчас это обусловлено превосходной аналитикой и управлением рисками, но изначально, на мой взгляд, это объяснялось тем, что мы были более консервативными, чем банки. На протяжении первых лет наши убытки в связи с невыплатой кредитов равнялись нулю. Очевидно, что это слишком низкий уровень, потому что мы отказывались от большого объема бизнеса, которым нам следовало бы заняться. После кризиса мы по-прежнему превосходили банки, но у нас появились убытки по кредитам – и это хорошо при условии эффективного управления рисками. В первые годы мы предъявляли слишком строгие требования, но при этом извлекли определенные уроки из своей осторожности. Обучение всегда лучше строить на консервативной основе. Куда проще добавить немного риска, чем устранить его. Осторожный подход позволяет многому научиться, поскольку у вас есть возможность выполнить ретроспективный анализ тех клиентов, которым вы отказали. Вы можете проанализировать данные за прошедший период и найти группы людей, которые вас не заинтересовали при принятии решений, но на самом деле оказались весьма перспективными. После этого вы можете усовершенствовать свои модели и алгоритмы с учетом сделанных выводов. Иными словами, мы создавали модель кредитования способом, противоположным стратегии, которой придерживались компании по предоставлению денег до зарплаты (она заключалась в обучении на примере клиентов, которым не следовало давать кредит).

Мы поняли, что применяли чрезвычайно консервативный подход к кредитованию. Мы не предоставляли средства тем, кто впоследствии получал кредиты и выплачивал их. Тогда мы спросили себя: «Как попытаться предоставлять кредиты этим людям точно так же, как и тем, кто получал их у нас и раньше?» Просто это медленный процесс. Необходимо подождать пару лет, чтобы выяснить, кто те люди, которым вы отказали и которые впоследствии все же получили кредиты и выплатили их, показав себя с хорошей стороны, поскольку вы не можете судить о таких людях исходя из короткого периода времени. Невозможно оценить поведение людей, скажем, за полгода или год. Нужно подождать пару лет. Сравните это с моделью кредитования под залог будущей зарплаты. Компании, которые занимаются такой формой кредитования, поначалу предоставляют кредит всем без исключения. Они дают в кредит небольшие суммы собственных денег и быстрее обучаются благодаря коротким циклам погашения таких кредитов. Мы не можем этого сделать, так как предоставляем в кредит не свои деньги, а продолжительность циклов погашения гораздо больше. Тем не менее, потратив на это определенное время, можно грамотно подойти к созданию более эффективной модели кредитования.

Но разве не проще было бы воспользоваться услугами FICO, Experian, Equifax и других рейтинговых агентств для оценки рисков?

На самом деле мы не обращаем особого внимания на их рейтинги. Последние помогают тем, у кого нет своих данных. Кроме того, точность таких рейтингов весьма условна. В общем, мы пришли к выводу, что важнее иметь собственные данные. Мы по-прежнему покупаем у кредитных бюро необработанные данные и используем их для построения своих рейтингов.

Менее опытные кредиторы в большинстве случаев покупают рейтинг – и это все, что они делают. Я не преуменьшаю ценности рейтинга как продукта, но мы сами занимаемся оценкой кредитоспособности заемщиков. Мы покупаем первичные данные у нескольких кредитных бюро, что обходится нам дороже, а затем анализируем их вместе со своими данными. Это означает, что у нас гораздо более точные модели кредитования.

Пришлось ли вам в связи с ежегодным удвоением объема кредитования в два раза увеличить и численность персонала?