Сообщение

Спасибо, Ваш запрос отправлен!
Войти с помощью соцсетей
или
Восстановление пароля
Введите ваш e-mail
Я вспомнил свой пароль!
Проверьте e-mail, пожалуйста!
Во сколько баллов
вы оцениваете наш портал?
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Спасибо за Ваше мнение!
22 апреля 2016, 10:51
Полезные статьи 546 0

Кухня данных: рецепты от ведущих информационных «кулинаров»

Финансовый рынок быстро меняется и нуждается в информации: от того, насколько качественной и доступной она будет, зависит будущее всей кредитной индустрии. Какие данные востребованы рынком сегодня и как изменится подход к кредитному скорингу в ближайшее время? Для того, чтобы заглянуть в будущее данных FinDigest обратился к экспертам финансового рынка.

Вопросы:

1. Какие еще данные (помимо тех, что по закону есть в составе кредитных историй) востребованы на рынке? И для каких целей?

2. Что в итоге будет более востребовано – сырые (ну, или слегка обработанные) данные или интегральные показатели (модный скоринг)?

 

Михаил Ляпин, Исполнительный директор Аксиоматика

1. Данные пенсионного фонда очень востребованы на рынке, но увы, пока недоступны. Схожая ситуация и с данными от сотовых операторов – в полном объеме получить от них данные сложно, они ещё не проработали нужную бизнес-модель для этого.  В связи с кризисными явлениями высокое значение приобретают различные средства для борьбы с фродом, черные списки. А вот в модные данные из социальных сетей я пока не очень верю, как в качественный источник данных.

2. Думаю, модный скоринг востребованнее, это связано в среднем низкой квалификацией риск-аналитиков на рынке труда (что касается МФО). Самостоятельно строить продвинутые скоркарты могут немногие, поэтому проще интерпретировать данные, поставляемые внешними сервис-провайдерами. К тому же так удобнее будет спихнуть ответственность на поставщика скоринга, если что.

 

Мария Вейхман, генеральный директор ООО "Скориста"

1. Для оценки платежеспособности заемщика, в предсказании возврата займа или доходности используются данные связанные напрямую или косвенно с деньгами заемщика. Обычно мы смотрим на наличие резюме на сайтах по поиску работы, данные платежных систем по пластиковой карте, данные b2c смс, выгрузки по банковскому счету, справку (выгрузку) из ПФР, данные в платежных системах по номеру телефона, данные из коллекторских агентств. 

Для дополнительной идентификации и верификации личности заемщика используются данные из соцсетей, почты, слепок профиля RTB по куки и айпи. Редкими и востребованными данными являются список геолокаций, данные мобильного устройства, доступ времени и продолжительности телефонных разговоров и смс. Эти данные можно получить только при наличии мобильного приложения. Особенно хорошо использовать эти данные для оценки заемщиков без кредитной истории.

 2. На мой взгляд, сырые данные будут вряд ли востребованы, так как они очень объемные и требуют долгой обработки и анализа. Востребованы будут переменные или агрегаты, созданные из сырых данных и имеющие хотя бы минимальную предсказательную силу возврата займа, так как могут быть использованы в скор-картах или деревьях решений при оценке заемщика.

 

Александр Ахломов, директор по развитию продуктов Объединенного Кредитного Бюро

1. В настоящее время кредитные организации собирают большое количество данных для оценки риска потенциального заемщика. Данные из кредитной истории – основной и наиболее релевантный массив данных, который дает значительный эффект при оценке риска, регулярно обновляется и строго регулируется законодательством. Помимо кредитной истории, кредитные организации активно используют и данные из других источников, как государственных, так и коммерческих.

К основным государственным источникам относятся ФМС, ФССП и ПФР. ФМС в публичном виде предоставляет доступ к базе недействительных паспортов. Эта информация используется для выявления случаев мошенничества с использованием украденных документов. ФССП также в публичном виде позволяет получить доступ к базе судебных решений по взысканию задолженности по разным категориям долгов: ЖКХ, штрафы, алименты. Что касается коммерческих баз, то здесь перечень источников гораздо шире. К ним относятся поставщики услуг связи, которые предоставляют различные виды скорингов для оценки риска на основе анализа данных об абоненте; поставщики данных из социальных сетей; данные из различных платежных систем, которые используются как для оценки риска нового клиента, так и в целях сбора задолженности.

2. Вопрос не имеет однозначного ответа, поскольку на рынке востребованы как сырые данные, так и обработанные, которые предоставляются в виде агрегатов, атрибутов и скорингов. Для крупных организаций, обладающих большой клиентской базой и экспертизой по анализу данных, будут скорее всего интересны сырые данные – скоринги и различные статистические модели такие организации предпочитают строить сами. Тем не менее, по нашему опыту, в случае предоставления качественного сервиса, крупные организации готовы использовать модели и скоринги, разработанные внешними поставщиками.

Менее крупные организации, а также большинство МФО, скорее всего, предпочтут готовые сервисы на основе транзакционных платежей, которые можно сразу внедрить в бизнес-процесс, поскольку они обычно не располагают большим объемом накопленных данных и ресурсов, чтобы разрабатывать скоринги самостоятельно.

 

Александр Кириллов, руководитель монетизации данных DATA-CENTRIC ALLIANCE 

1. Сегодня банки и другие финансовые компании, помимо анализа большого объема своих внутренних данных и традиционных данных, имеющихся в составе кредитных историй, начали с помощью технологий Big Data подключать к анализу еще и большой объем внешней информации. Все больше банков начинают задействовать внешние источники интернет-данных, например, такие как платформы управления данными (DMP), данные соцсетей и многочисленных сервисов товарных рекомендаций, персонализации контента и т.д.

2. В настоящий момент сложно сказать, какие именно данные более востребованы, для одних компаний ценны одни данные, для других - другие. Сегодня рынок находится на стадии развития и ценность данных обусловлена не только их составом, но и умением работать с ними. Интегральные показатели понятны, их проще оценить, но меньше возможностей для адаптации под конкретную задачу. Работа с сырьем более сложная, требует больше знаний и опыта, но при должном использовании позволят получить более эффективные результаты.

Но если смотреть в будущее, то сырые данные будут более востребованы, это мы видим на примере уже реализованных нами проектов, когда все больше банков используют именно эти данные. Так, например, при анализе сырых данных FACETz DMP с помощью механизма анализа текста Text Mining удалось улучшить коэффициент Джини в скоринговой модели одного из банков, что позволило снизить риски невозврата по кредитам. При использовании сырых данных для целей вторичных продаж также наблюдаются существенные улучшения по сравнению с предыдущими моделями.

 

Стивен Гилдерт, управляющий директор Experian в России и странах СНГ

1. Сегодня на рынке тестируются различные источники данных. Наиболее востребованными являются социальные сети, данные операторов связи, данные агрегаторов платежей. Они могут использоваться при выдаче кредитов, взыскании просроченной задолженности и управлении взаимоотношениями с клиентами.

2. «Сырые», необработанные данные наиболее востребованы компаниями с более продвинутой аналитикой - они включают такие данные в свои модели, прочие компании предпочитают агрегированные показатели. На тенденции использования влияют также сами источники данных, поскольку не все из них готовы предоставлять детальную информацию (в том числе, в силу ограничений, налагаемых законодательством), а только агрегированную.

 

Сергей Нестерович, генеральный директор ООО "МИРЦ"

1. Любые покупательские истории. Они помогают таргетировать маркетинговые предложения и строить прямые продажи на всех секторах рынка.

2. Массовый потребитель будет хотеть сырых данных. Чтобы перейти к потреблению интегрированных показателей нужно научиться с ними работать, а также самим понять, что самостоятельная обработка их весьма ресурсоёмка и может себя не оправдывать. Рынок должен пройти фазу самообучения этому. Банки, например, уже во многом прошли, МФО тоже активно к этому движутся. Некоторые другие секторы еще не оценили того, что качественно интегрированные профессионалами данные - это лучше, чем сырые. Итог понятен, но до него еще годы пройдут.

 

 

Источник: FinDigest от ФИНКАРТА

Поделиться :