Компания Аксиоматика уже 5 лет специализируется на развитии комплексных решений для финансовых организаций за счёт собственных продуктов или с привлечением партнёрских услуг. Одним из приоритетных направлений компании является автоматизация сбора и обработки данных, которые могут быть получены как коммерческим путём, так и из открытых источников данных. Часть решений компания предлагает по облачной модели, что позволяет снизить затраты на инфраструктуру, поддержку и лицензионные платежи, что в конечном счёте делает сервисы и продукты компании доступными широкому сегменту игроков рынка, в полном соответствии с требованиями текущей рыночной конъюнктуры.

Так почему же статья называется: «Узнать за 60 секунд»? Именно такое требование предъявляют заказчики, занимающиеся онлайн-кредитованием. Столько времени, в условиях рынка, требуется для формирования решения о выдаче кредита. Связано это безусловно, с высокой конкуренцией в данном сегменте, интернет-пользователи не готовы ждать дольше, если компания не предлагает им услугу за минимальное время, то клиенты уходят к конкурентам, что негативно сказывается на воронке продаж и в конечном счёте на бизнесе. При этом заказчику необходимо получить максимально подробный профиль заявителя и применить все требуемые алгоритмы анализа данных. Как правило, опрос внешних источников происходит не одновременно, а согласно индивидуальному порядку обхода, что дает возможность, в случае наличия негативной/позитивной информации по клиенту, сформировать решение уже на ранних этапах, без необходимости запроса дополнительных данных. Такой подход применяется для снижения стоимости обработки. Особенно остро это ощущают микрофинансовые компании выдающие т.н. PDL-займы (короткие кредиты сроком до месяца и суммой до 15000 рублей), ввиду того, что текущие условия рынка вынуждают максимально оптимизировать расходы на обработку.

Кредитовании физических и юридических лиц неотъемлемо связано с риском, т.е. с оценкой возможных потерь. Если 5 лет назад практически единственным источником данных о заёмщике выступали Бюро Кредитных Историй и сервисы, которые они предлагали, то в настоящее время отмечается бум сервисов, которые предлагают обогатить информацию о заёмщике и в конечном счёте максимально детально сформировать портрет заёмщика по тем или иным первичным данным. Эта информация может быть использована при непосредственном принятии решения о выдаче кредита, для формирования кросс-предложения, upsale или downsale, а также для формирования целевой аудитории при проведения различных маркетинговых активностей. Наша компания за время работы научилась взаимодействовать с более, чем 40 поставщиками внешних данных и их число с каждым днём растёт. Чаще всего внешние данные используются непосредственно для принятия решения о выдаче кредита, именно об этих источниках пойдёт речь ниже:

1. БКИ и их сервисы. Помимо информации о ранее выданных кредитах и запросах, крупнейшие БКИ предлагают антифрод-сервисы, которые позволяют отследить маркеры потенциально нетипичного поведения заявителя при оформлении заявки на кредиты в других финансовых компаниях, эти маркеры могут использоваться для оценки доверия к заявителю и влиять на конечное решение о предоставлении займа.
2. Транзакционная информация. Ни для кого не секрет, что информация о платежах и поступлениях на счёт пластиковой карты может много сказать о финансовом поведении заявителя, о корректности указываемой информации, о потребности в деньгах, а также о своевременном исполнении обязательств перед другими игроками на рынке.
3. Информация о поведении при оформлении онлайн-заявки. Неважно, где именно клиент оставляет заявку на кредит: на сайте, на мобильной версии сайта, в приложении. Много полезной информации может сказать даже устройство с которого формируется заявка. В наше время существуют сервисы, которые позволяют провести анализ более «глубоких» данных, в том числе сообщить каким браузером пользуется заявитель, использует ли он прокси-соединение при оформлении заявки, попал ли его IP-адрес в список заблокированных в нашей стране или возможно вообще не относящимся к стране кредитования, а также много другой полезной информации, которая поможет обогатить текущие данные и поможет снизить меру энтропии при принятии решения
4. Социальные сети. Не так давно, социальные сети были наиболее развивающимся сегментом для обогащения информации о заявителе. Данные сервисы используются для получения более развёрнутого профиля клиента, а также для получения новой информации, которая может быть полезна для проведения взыскания или маркетинговых активностей, а также при проведении кросс-верификаций.
5. Телефонные номера. Номер абонента, указанный в заявке на кредит, также может служить дополнительным подспорьем при оценке заявителя. Сотовые операторы активно предоставляют информацию о поведении абонентов при обслуживании телефонных номеров. Информация от оператора к оператору сильно разнится: кто-то предоставляет только скоринговый балл, который может быть ассоциирован с вероятностью дефолта (наступлением т.н. целевого события), кто-то помимо всего прочего предоставляет агрегаты на основании транзакционных данных при обслуживании абонентского номера, которые могут быть использованы в собственных скоринговых моделях Заказчика или самостоятельно при построении стоп-правил.
6. Платёжные системы. Платёжные системы хранят информацию о поведении клиентов при обслуживании абонентских номеров, но с ограничением только на транзакционную составляющую: «Как много? Как часто? Как давно? Как долго?», но из важных плюсов является возможность получить информацию по номеру телефона даже в случае смены оператора.

Выбор поставщика внешних данных, помимо непосредственно стоимости предлагаемого решения должен учитывать следующий ряд пунктов:
   - Hit Rate, т.е. как часто сервис возвращает информацию для обогащения данных о заявителе. Данный показатель относителен и не имеет чётких границ определения, т.к. для конечного пользователя сервиса основным показателем является полезность возвращаемой информации, но поставщик услуги может иметь другой подход при ценообразовании и отталкиваться от передачи любой информации вне зависимости от полезности и возможности её применения пользователем..
    - Time to response, т.е. как быстро сервис отвечает на внешний запрос, особенно этот показатель важен при онлайн-кредитовании, т.к. время жизни заявки очень существенно ограниченно и будет ограничиваться в будущем.
    - Service availability, т.е. доступность сервиса, даже если сервис очень информативный, но его доступность низкая – этот фактор может быть существенным при возможности использование такого сервиса в промышленном режиме, этот показатель как правило напрямую связан с Time to response. Также тут стоит отметить ключевую роль данных конкретного сервиса при принятии решения, если информация, которую сервис предлагает является существенно важной и без неё формирование предложения для конечного клиента невозможно, то требование к доступности должны быть достаточно высоки, в случае сервиса с низким приоритетом данных – его можно просто пропустить и не тратить ресурсов на его обработку. В случае некритичного сервиса его можно просто пропустить, то в случае критичного сервиса появляется лишний повод обсудить SLA. Как правило надёжные поставщики услуг гарантируют доступность не ниже 99,5%. Но тут клиенту также необходимо не забывать об ответственности на своей стороне, в т.ч. вовремя проверять лицензионные ключи и контролировать сроки планового обновления ПО.
    - Data to request. Если сервис запрашивает специфическую клиентскую информацию, которую относительно трудно собрать, то клиенты в большинстве своём эту информацию предоставлять откажутся, тем самым снизив конверсию. В этом случае, удобно предлагать запрос этой информации по клиентам, по которым затруднительно принять решение основываясь на уже предоставленной информации, т.н. «серая зона», или предлагать передачу данной информации как «фишку», к примеру, для сокращения заполнения клиентской анкеты.
Между тем, хотелось бы обратить внимание читателя на то, что в рамках настоящей статьи рассмотрены далеко не все существующие на данный момент внешние источники данных. В частности, мы намеренно исключили из предмета рассмотрения данные из различного рода государственных источников, ввиду их огромного разнообразия и особого правового режима, ограничивающего право доступа к ним широкого круга лиц.