Цифровой след -основание одобрения кредита заёмщику

Цифровой след -основание одобрения кредита заёмщику

Кредиты по цифровому следу заёмщика в социальных сетях forbes.kz 

Лишь 20% китайских МСП могут похвастаться тем, что хотя бы раз занимали деньги у банков. Одна из причин, многие банки неспособны эффективно применять систему рыночной оценки рисков к МСП.

И поэтому возникает двойная задача. Для стимулирования роста кредитования МСП китайские власти должны допустить установление банками более гибких ставок по кредитам, а не навязывать им чрезмерно низкие ставки, ставящие банковские балансы под угрозу. А банкам, в свою очередь, надо находить эффективные способы проведения оценки рисков МСП.

Один из инновационных подходов связан с «мягкой оффлайновой информацией», то есть информацией о социальном поведении и связях предпринимателей. Небольшие коммерческие банки, например, Tailong, Taizhou и Mintai из провинции Чжэцзян, уже применяют этот подход для принятия решений о кредитовании МСП.

Технологические платформы фиксируют данные о цифровых следах пользователей; технологии облачных вычисление дают возможность обмениваться релевантной информацией; а технологии машинного обучения повышают скорость, эффективность и точность анализа.

По данным исследования, проведённого совместно Институтом цифрового финансирования при Пекинском университете и Банком международных расчётов (BIS), модели кредитного скоринга, опирающиеся на новые технологии, помогают лучше спрогнозировать риски дефолта по кредитам МСП, чем традиционные модели банков. Для этого есть как минимум три причины.

Во-первых, новые модели учитывают поведенческие переменные и сетевые индикаторы, которые более надёжны, чем информация из бухгалтерского баланса. Во-вторых, в них используются определённые данные о транзакциях в реальном времени, в том числе о денежных потоках и рыночной ситуации, а не значительно менее актуальные финансовые индикаторы. И, в-третьих, методы машинного обучения позволяют лучше улавливать нелинейные интерактивные связи индивидуальных переменных, чем это делается в традиционных линейных моделях банков.

Дополнительное преимущество создаёт сама природа цифровых технологий – так называемый эффект «длинного хвоста».

И, конечно, цифровые технологии работают очень быстро. Онлайн-банки, ставшие пионерами этого подхода (WeBank, MYBank и XWbank), обрабатывают кредитные заявки практически мгновенно. Для бизнеса по кредитованию малых и средних предприятий в MYBank разработана модель «310»: менее 3 минут требуется для заполнения формы онлайн-заявки; сразу после одобрения деньги перечисляются на счёт заёмщика в Alipay в течение 1 секунды; во всём этом процессе размеры человеческого вмешательства равны нулю.

Пользуясь преимуществами цифровых инноваций, каждый из трёх банков – WeBank, MYBank и XWbank – ежегодно выдаёт около десяти миллионов кредитов МСП и частным лицам, хотя у каждого из них лишь 1000-2000 сотрудников. При этом коэффициент просроченных кредитов колеблется на уровне около 1%.

В результате, любой человек без кредитной истории может, тем не менее, получить доступ к финансированию на основе данных, полученных, например, из соцсетей.

В отношении клиентов, у которых вообще нет никакого цифрового следа, онлайн-банки разрабатывают стратегии, которые дают возможность клиентам создавать такой след.

Например, онлайн-банк может выдать заёмщику, о котором нет никаких данных в онлайне, очень маленький кредит. Постепенно выплачивая этот кредит и общаясь с банком, заёмщик одновременно формирует свой цифровой след.

Китай уже давно понял, насколько важно улучшать доступ МСП к финансовой системе. И онлайн-банки сегодня предлагают решение, в котором нуждается страна.

Оно должно стать подспорьем не только для экономического роста и инноваций, но и для расширения охвата населения финансовыми услугами – в Китае и за его пределами.

Рекламв Паладьева
Напишите
Приветствуем Вас! Пожалуйста:

1.Как вас зовут (ФИО)
2.Какую задачу (вопрос) решаете?

Please, to translate into your native language, use translate.google.com
Powered by