Сам по себе скоринг — это статистическая модель для оценки способности заемщика вернуть кредит. Специальные компьютерные программы анализируют большие данные и выдают результаты по конкретному физическому или юридическому лицу. Таким образом банковский скоринг позволяет сократить количество эпизодов мошенничества в финансовом секторе и минимизировать количество заемщиков с плохой кредитной историей.
Как дополнить банковскую модель?
Оператор мобильной связи проводит аналитику телеком-поведения абонентов с помощью технологий Big Data. Киевстар использует собственные метрики для установки скорингового балла:
- использование телеком-услуг;
- время активности SIM-карты;
- использование трафика.
Для аналитики Киевстар задействует около тысячи поведенческих маркеров. Риск ошибки при подсчетах минимизируется, поскольку используются алгоритмы машинного обучения. Человек не может повлиять на получение конечного результата, таким образом исключается потенциальная возможность получить некорректные данные.
Киевстар придерживается Законов Украины «Об информации» и «О защите персональных данных» и не передает данные абонентов третьим лицам. Все аналитические модели с использованием Big Data строятся исключительно на основе неперсонифицированных данных.
Телеком-скоринг: особенности
Анализ поведенческих маркеров помогает оценить также клиента, который не имеет кредитной истории. У разных людей с похожими привычками и предпочтениями похожее поведение во время выплат кредитов. Можно статистически предвидеть действия потенциальных клиентов. Скоринговая модель помогает снизить риски несвоевременных выплат займов.
Если данных о новом клиенте недостаточно, можно обратиться к телеком-аналитике для дополнения данных скоринговой оценки. Такой подход позволяет финансовым организациям минимизировать риски невозврата кредитных средств и мошенничества.
