Кредит по Facebook: будет ли технология социальной сети работать в России
В начале августа Facebook запатентовала систему, которая должна позволить определять платежеспособность заемщика на основе списка его друзей в этой социальной сети.
Идея оценивать кредитный рейтинг человека с помощью его друзей не нова. В финансовом мире существует понятие affinity risk — «риск связанности». Как оно работает? Предположим, у нас есть стоматолог Иван. Обычно стоматологи — хорошие заемщики: у них стабильная профессия, они редко рискуют, не играют в казино и т.д. Наш Иван как раз такой. Скорее всего, в его окружении много других стоматологов или людей похожих профессий, и они тоже хорошие заемщики.
Другой пример — мошенник Петр. Среди его друзей, наоборот, могут оказаться другие мошенники. То есть, анализируя конкретные группы людей, можно предсказать риск невозврата кредита. Еще в 1990-х годах американский банк MBNA использовал этот принцип в своей работе. Он выдавал кредитные карты через различные ассоциации и клубы по интересам. Современные банки, в частности наш банк, также используют этот метод. В нашем банке есть специальная программа — «Приведи друга». Мы поощряем людей, которые посоветовали знакомым открыть счет в нашем банке.
Идея использования данных, которые находятся в свободном доступе в интернете, не нова. В России продвинутые банки также используют российские и западные соцсети для скоринга — оценки надежности клиента. Тинькофф Банк уже давно работает с большими массивами данных (Big Data) в своей оценке кредитоспособности клиентов.
Но у этого метода есть ограничения. Можно использовать только те данные, которые пользователь сообщает о себе, и сложно понять поведенческую модель человека. Поэтому существует возможность ошибки в скоринге, если полагаться только на эти данные. У человека может быть 100 друзей в соцсети, но в реальности он общается постоянно только с частью из них. Это и есть его настоящие друзья, на базе которых можно сделать относительно объективный вывод о его кредитоспособности.
Судя по патенту, Facebook добавила в эту систему элемент, который будет учитывать качество и частоту связи между потенциальным заемщиком и его друзьями. Это позволит упорядочить данные о пользователях сети и сделает их более полезными.
Скорее всего, алгоритм Facebook будет работать следующим образом. Он будет изучать не просто весь круг друзей потенциального заемщика. Сначала он будет оценивать активность между людьми и выявлять самые близкие контакты. То есть находить тех 20 человек, с которыми заемщик общается в реальности. Затем Facebook будет запрашивать кредитную историю этих людей у бюро кредитных историй (если это можно сделать по законодательству той или иной страны) и на основе этих данных выставлять кредитный рейтинг.
Это очень мощный инструмент, который мы бы обязательно купили. С его помощью можно сильно повысить эффективность банковского бизнеса. Например, на основе данных Facebook можно предлагать кредиты тем, у кого нет кредитной истории. Кроме того, эти данные можно применять в маркетинге. Например, вы написали пост о том, что собираетесь в отпуск в Турцию. Банк сразу же предложит вам оформить карту для туристов и страховку.
Скоро ли этот механизм заработает в России? Боюсь, что ответ на этот вопрос — нет. Такие продукты хорошо работают в США и остальном англосаксонском мире. Местные законы более либеральны и позволяют довольно легко проверить данные заемщика. В континентальной Европе, к которой относится и Россия, чтобы получить информацию о заемщике, требуется его согласие. И пока что я не вижу желания властей менять этот подход.
Стоит ли россиянам волноваться, если система все-таки заработает? Ответ на этот вопрос тоже нет. Даже если у вас в окружении много людей, которые допустили просрочку по кредиту (что особенно актуально сейчас), и у вас низкий кредитный рейтинг, банк не будет принимать решение исключительно на основе данных Facebook. Они станут только одной из нескольких десятков переменных, которые использует банк. Так что бояться, что вы не получите кредит из-за ненадежных друзей, не нужно.
Банки не сумасшедшие. Не все, по крайней мере.
