Тысяча и одна причина не получить кредит. Комментарий Семена Новопрудского

«Яндекс» и два крупнейших российских кредитных бюро запустили новый проект по оценке для банков кредитоспособности заемщиков-физлиц

Тысяча и одна причина не получить кредит. Комментарий Семена Новопрудского

Семен Новопрудский. Фото: Татьяна Фролова

Есть такой старый морской анекдот. Адмирал разбитой эскадры объясняет поражение королю: «Мой король, мы проиграли битву по десяти причинам. Во-первых, у нас не было патронов…» Этот анекдот я вспомнил, когда узнал, что «Яндекс» вместе с двумя крупными кредитными бюро начал оценивать заемщиков для банков по какой-то уникальной скоринговой модели. Если у человека кончаются деньги, остальные тысяча или миллион причин уже не имеют значения.

«Яндекс», Объединенное кредитное бюро и «Эквифакс» придумали «Интернет-скоринг бюро». Звучит красиво и непонятно. Кредитные бюро имеют данные о кредитных историях граждан. «Яндекс» отслеживает каждый чих человека в сети. Потом эти знания объединяются, и более чем по тысяче признаков некий неведомый алгоритм выводит скоринговый балл заемщика. Причем представитель «Яндекса» говорит, что эта оценка не является для банка руководством к действию и не влияет на балл, который присваивает заемщику бюро кредитных историй.

Тяга человечества к панацее, к универсальным способам побеждать любые проблемы неистребима. Придумаем наконец одно лекарство — и начнем лечить им все болезни. В последнюю пару лет такой панацеей провозгласили большие данные. Мол, с их помощью можно точно предсказать, что вы купите, как проголосуете на выборах, отдадите ли в срок ипотечный кредит или убежите с деньгами банка в недоступную далекую теплую страну.

Проблема в том, что поведение в интернете говорит о финансовых повадках гораздо меньше, чем кажется рыцарям секты big data. Пользователи прикрываются вымышленными никами и масками. Далеко не все люди выставляют напоказ в сети свое потребление и путешествия. По большинству аккаунтов в соцсетях невозможно определить предпочтения и реальный уровень доходов их обладателей. Справка о доходах расскажет о потенциальном заемщике больше и лучше, чем его поисковые запросы, посты о котиках или участие в сетевых холиварах.

Впрочем, банки пытаются использовать большие данные и следы людей в интернете не только для того, чтобы точнее определить, давать ли кредит или отказать. Они надеются таким образом разрабатывать новые финансовые продукты прямо «лично для вас». При этом даже компьютерные гуру признают, что большие данные — это не наука, а инженерные алгоритмы. То есть, говоря по-простому, механическая игрушка. Она не предскажет, потеряете ли вы работу через три месяца, проиграете ли в карты (далеко не все игроки рассказывают об этом в соцсетях) или поменяете ли свои предпочтения под влиянием возраста, рекламы, друзей или новой любви.

Играть в большие данные вполне можно. Только желательно не заигрываться. Даже «детектор лжи» некоторым людям удается обмануть. Поэтому делать далеко идущие выводы на основании того, что пользователь постит и смотрит в соцсетях, с кем ругается и кто у него во френдах, несколько легкомысленно.

Чужая душа — потемки, и никакие большие данные не делают ее светлее. Самая частая причина, по которой люди перестают платить по кредитам, вовсе не мошенничество, не желание обмануть банк, а банальная нехватка денег. Если люди становятся беднее — жди роста просрочки, к гадалке и «Яндексу» не ходи.

Источник