CC BY
131
Вестник Евразийской науки / The Eurasian Scientific Journal https://esi.today 2019, №2, Том 11 / 2019, No 2, Vol 11 https://esj.today/issue-2-2019.html URL статьи: https://esj.today/PDF/94ECVN219.pdf Ссылка для цитирования этой статьи:
Пашковская И.В., Валенцева Н.И. Развитие системы репутационного скоринга на примере Китая и России // Вестник Евразийской науки, 2019 №2, https://esj.today/PDF/94ECVN219.pdf (доступ свободный). Загл. с экрана. Яз. рус., англ.
For citation:
Irina V.P., Natalia I.V. (2019). Development of reputation scoring system on the example of China and Russia. The Eurasian Scientific Journal, [online] 2(11). Available at: https://esj.today/PDF/94ECVN219.pdf (in Russian)
УДК 336.7 ГРНТИ 06.73.75
Пашковская Ирина Владимировна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
Доцент Департамента финансовых рынков и банков Кандидат экономических наук E-mail: i.pashkovskaya2015@yandex.ru
Валенцева Наталья Игоревна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
Профессор Департамента финансовых рынков и банков Доктор экономических наук, профессор, заслуженный деятель науки РФ
E-mail: valencheva@yandex.ru
Развитие системы репутационного скоринга на примере Китая и России
Аннотация. В статье рассмотрены направления развития системы репутационного скоринга, которая предполагает проведение более точного анализа субъектов экономических отношений на основе как финансовых, так и социально-этических показателей. Скоринг первоначально использовался банками при определении кредитоспособности клиентов, однако с развитием инновационных технологий появилась возможность проводить анализ на основе широкого спектра информации, полученной из социальных сетей и с сайтов различных коммерческих компаний и организаций. Новая система позволяет оценить клиентов, используя не только традиционные показатели их финансового благополучия, но и даёт возможность составить их психологический и морально-этический портрет.
В статье изучены основные особенности системы репутационного скоринга, его отличия от традиционных банковских моделей оценки кредитоспособности клиентов.
Авторами представлена классификация основных систем репутационного скоринга уже применяемых как в развитых, так и в развивающихся странах. Модели репутационного скоринга в настоящее время работают как государственные системы, частные или на основе смешанных форм собственности. В статье рассмотрены основные достоинства и недостатки внедряемых систем репутационного скоринга, различия построения моделей в Европе и Китае.
В статье проводится анализ основных блоков создаваемой в Китае национальной системы репутационного скоринга, включающей в себя: общекитайские черные списки, пилотную рейтинговую систему по отдельным городам и скоринговую систему социального кредита, основанную на информации финансовых учреждений.
На основе проведенного исследования авторами сформулированы направления развития системы репутационного скоринга в России, определены основные преимущества и недостатки создаваемой инновационной системы анализа, а также перспективы создания для неё новой технологической основы.
Репутационный скоринг представляет собой новую модель социального кредитного управления, которая меняет характер отношений в обществе, позволяя более детально учитывать потенциальные возможности граждан, а также более эффективно и адресно распределять социальные льготы. Система репутационного скоринга может быть расширена и применена в оценке деятельности юридических лиц, что представляет интерес для повышения эффективности и стимулирования роста российской экономики.
Ключевые слова: кредитные рейтинги; репутация; скоринг; геймификация; социальная сеть; цифровой профиль клиента; социальный статус; социальное поведение; кредитный менеджмент; льготное кредитование; информационные системы
В настоящее время модели кредитных скорингов широко используются для развития информационной инфраструктуры оценки клиентов, применяются в здравоохранении, службах знакомств, при оценке клиента в системе автострахования, аренды жилья, найме на работу и предоставления услуг сотовой связи. Агрегированная информация будет полезна для развития торговых платформ, которые в настоящее время создают собственные информационные системы оценки потенциальных клиентов. Одновременно возникает необходимость унификации информации, получаемой из различных систем, а также обеспечения её достоверности и объективности.
Классификация действующих систем репутационного скоринга
Действующие системы репутационного скоринга можно классифицировать по нескольким критериям:
1. Характер участия государства в репутационной системе: государственная или частная системы.
2. Функции и цели создаваемой системы: для единой цели или в рамках решения целого ряда задач.
3. Модели репутационного скоринга: номерные и бальные.
4. Характера получаемого результата оценки: результат оценки является окончательным или ориентировочным, т. е. в зависимости от возможности его отзыва и исправления.
5. Степень открытости и транспарентности системы оценки.
6. Система мониторинга и надзора за репутационной системой: регулирование со стороны частных компаний или государственное надзорное регулирование.
Кроме того, можно условно классифицировать набор показателей для всех систем по степени: низкий, средний и высокий уровень, возможны промежуточные варианты или объединение нескольких факторов. Например, система разработана частным лицом по конкретному вопросу, а полученная информация поступает в государственную систему оценки, которая сравнивает и агрегирует её с другими источниками информации по объекту, поэтому степень достоверности итоговой репутационной системы достаточно высокая и оценка объективная. Возможно использование промежуточных моделей, в тех случаях, когда
применяется метод «соблюдения и разъяснения», т. е. итоговые оценки могут пересматриваться [5].
Все зарубежные модели репутационного скоринга используются только как источник информации о клиентах. Они пока не встроены в систему государственного управления. Однако оказывают информационную помощь государству и субъектам, являются маркетинговыми системами [6].
В качестве примера можно привести использование репутационного скоринга в Китае в рамках системы социального кредитования.
Народный банк Китая (центральный банк) создал информационную службу, которая представляет информацию о кредитных рейтингах как физических, так и юридических лиц. Однако такая информация предоставляется только при обращении за кредитами и не учитывается в отношении системы социальных выплат, хотя информацию о кредитоспособности клиентов в будущем собираются включить в единую базу данных [7].
Китайская система социального кредитования, которая уже широко обсуждается в западной экономической литературе, только начинает складываться и должна быть завершена к 2020 году.
Внедрение социальной системы кредитования призвано решить проблемы не только достоверной оценки отдельных компаний и частных лиц, но и повысить общий уровень честности и достоверности, заинтересованности граждан в результатах своей оценки в рамках единой общенациональной системы. Проблема повышения достоверности аналитической информации о клиентах и качества их кредитных рейтингов возникла в начале 2000-х годов, после вступления Китая в ВТО. Правительство Китая несколько раз ставило различные задачи по борьбе с коммерческим мошенничеством, с целью повышения уровня «коммерческой искренности» и развития системы общественного доверия. Конечным результатом этих усилий должна стать эффективная программа социального кредитования, предусматривающая единую систему штрафных санкций и премиальных механизмов поощрения граждан, рассчитываемых на основе проведенного анализа количественных показателей и онлайн-данных.
В настоящее время действуют три модели социального кредитования: общекитайские черные списки, пилотная рейтинговая система по отдельным городам и скоринговая система социального кредита, основанная на информации финансовых учреждений [11].
1. Черные списки. Контроль за механизмом наказания, нарушивших установленные правила граждан, осуществляется различными государственными органами. Списки составляет Верховный суд Китая, Министерство культуры и туризма (для тех граждан, которые нарушают правила перевозки и поведения на транспорте) и прочие государственные ведомства. Открыт специальный сайт, на котором размещены списки нарушителей. В том случае, когда нарушение серьезное, штрафные санкции могут означать полный запрет на полеты или поездки на поездах. Кроме того, особенностью данной системы является то, что лица, включенные в черные списки, не смогут использовать свои средства на текущих счетах для покупки автомобиля или предметов роскоши. Учитывая серьезные последствия для репутации граждан, включенных в списки, предусмотрено заблаговременное их уведомление об установленных запретах. Однако система предусматривает возможность и процедуры пересмотра ограничений. Например, предусмотрен механизм «восстановления кредита доверия», который предполагает исключение из списка при определенных условиях, а также существует правило на обжалование решения в суде.
Система репутационного скоринга в Китае
2. Репутационные скоринги городов. В дополнение к черным спискам Правительство Китая разрешило более чем 40 крупным городам провести эксперимент и разработать приемлемые формы социального кредитования, основываясь на местном муниципальном законодательстве. В Китае достаточно широко используются камеры видеонаблюдения, которые помогают отслеживать поведение людей на улицах города. Кроме того, учитывая закрытость использования интернета в Китае, местные власти разработали особые требования по регистрации и определения личности, правила поведения пользователей местными социальными сетями.
Наиболее развитая система регионального пилотного рейтингования разработана в Суйнине и Жунчэне. Системами предусмотрено, что граждане получают первоначально 1000 баллов, которые они могут потерять, если будут нарушать правила дорожного движения, а также очки снимаются за различные административные нарушения, но баллы начисляются за уход за пожилыми членами семьи и примерное поведение. Полученные баллы переводятся в рейтинги (от А до D), на результатах которых строятся отношения с местными органами власти. Граждане, имеющие высшие рейтинги, имеют преимущества в доступе к государственным субсидиям, а с низкими баллами ограничиваются в праве на получение жилья, в различных формах социального обеспечения, предоставления лицензий на ведение бизнеса, на проведение операций с муниципальными органами и проч.
В Шанхае репутационной системой не предусмотрены санкции, баллы начисляются только за примерные поступки, а наказания для малообеспеченных граждан нет. Граждане имеют специальный идентификационный номер, по которому производится начисление баллов, а затем система по приложению на смартфоне извещает гражданина о результатах его социального рейтинга. Шанхайская система строится на основе 3 ключевых показателей оценки: очень хорошо, хорошо, плохо. К сожалению, алгоритм подсчета баллов не публикуется.
3. Социальные баллы финансовых учреждений. Финансовым учреждениям Китая также разрешено создавать собственные системы социального кредитования. Основой подсчета результатов таких рейтингов являются не только данные о финансовом состоянии граждан, но и результаты, полученные из социальных сетей. Наиболее влиятельной компанией является Sesame Credit, дочерняя структура компании Alibaba. Система оценивает кредитоспособность фирм и частных лиц, используя модель «умного бизнеса» -алгоритмическую модели анализа информации, получаемую в режиме реального времени. Система оценивает каждого пользователя по шкале от 350 до 950 баллов на основе нескольких параметров:
а) данные о наличии и обслуживании кредитов;
б) поведенческие особенности клиента при совершении коммерческих сделок;
в) имущество, активы и личная информация по клиенту;
г) поведение и предпочтения клиента,
д) социальное поведение и социальный статус клиента.
Так как данная система представляет собой приложение для смартфонов, то ей доступна вся информация, связанная с мобильными платежами пользователей. Инструменты и варианты сбора информации, а также алгоритм расчета рейтингов - это достаточно закрытая система отношений. Однако Sesame Credit не скрывает, что при расчете рейтинга оцениваются такие отрицательные факторы, как чрезмерная увлеченность видеоиграми, мошенничество в онлайн-играх, частая смена адреса. Одновременно баллы прибавляются за внесенные пожертвования и благотворительность, наличие друзей с высокими кредитными рейтингами в системе и
доброжелательное поведение в социальных сетях. Высокие кредитные рейтинги, начисляемые компанией, дают право клиентам на доступное кредитование и получение социальных льгот: скидки на аренду жилья (автомобиля/велосипеда), отдельные льготы на транспортные услуги в национальных авиакомпаниях и отелях. Рейтинги отражаются на сайтах знакомств, а баллы можно передавать как символ статуса другим пользователям системы. Государство участвует в системе Sesame Credit, так как пользователи могут получить право на государственное медицинское обслуживание или визы для зарубежных поездок. Alibaba направляет правительству информацию о несоблюдении платежных обязательств, поддерживает систему национальных черных списков, блокирует операции должников из черных списков. Несомненным плюсом репутационного скоринга Alibaba является геймификация системы и возможность получения клиентами бонусов и льгот от компании [12].
В настоящее время система репутационного рейтингования финансовых институтов выходит за рамки анализа финансово-кредитной информации, однако развитие частных социальных рейтингов может усилить монополизм отдельных производителей. В начале 2018 года Народный банк Китая принял решение о приостановке продления лицензий на составление частных социальных кредитных рейтингов. Высказываются предположения, что причиной послужило опасение государства в том, что компания Alibaba накопила слишком много частной информации о своих клиентах и получает коммерческую выгоду от их использования. В настоящее время разрабатывается новая система, которая будет построена на основе государственно-частного партнерства между центральным банком Китая и 8 частными финансовыми институтами страны. Предполагается, что Народный банк Китая будет аккумулировать больше информации по финансовым аспектам составления репутационных рейтингов [14].
Несмотря на очевидные успехи и растущую популярность системы социального кредитования в Китае еще рано говорить о единой системе репутационного скоринга, так как методы репутационной оценки юридических и физических лиц еще не сложились в единую систему. Китайское правительство отмечает, что новая система должна создать и внедрить «культуру честности», решить экономические и социальные проблемы Китая. В качестве положительных аспектов отмечается, что новая система предоставляет возможность честным, но бедным гражданам получить льготный кредит на развитие. Черные списки также имеют свои преимущества для рядовых граждан, так как стимулируют должников (контрагентов) выполнять свои обязательства и требования судебных органов. В самом Китае высказываются мнения о том, что следует исключить из модели расчета отдельные нарушения морального характера, а оставить только договорные и правовые обязательства. Нерешенной остаётся система защиты личной информации граждан и доступности методологии частных рейтинговых систем оценки.
Большинство западных аналитиков к китайской системе репутационного рейтингования относятся скептически, считая её инструментом «тотальной слежки» за гражданами, утверждая, что создаваемая система - это «оруэллский кошмар» или «воспитание собаки Павлова», т. к. в результате этого социального эксперимента самых послушных граждан награждают социальными льготами [13]. Более мягкие критические высказывания европейцев обращены на проблемы конфликта целей между системами, проблемы обоснованности методологии и достоверности информации для принятия решений, на отсутствие риска конкуренции в условиях монополии государства, что в синергетическом аспекте может привести к увеличению риска коррупции в экономике [11].
Китайские системы репутационного рейтингования не могут быть внедрены в другие экономики в результате различий политических и культурных ценностей. Помимо культурных и правовых отличий в Китае понятия «стыд» и «позор» имеют большее социальное значение,
чем в иных странах, а системам защиты конфиденциальной информации граждан не придаётся такого значения, как в европейских странах.
Однако в последние годы Китай внедряет правовые концепции поведения западных стран, что сближает культурные и правовые основы социального поведения Китая и Европы. Кроме того, современные черные списки, которые применяют некоторые компании Европы и США, также используют алгоритмы, аналогичные китайским. Эти западные системы ограничений используются в некоторых авиакомпаниях, при оценке футбольных болельщиков и предоставлении им права присутствовать на стадионах, а также в системах оценки некредитоспособных клиентов финансовыми компаниями и банками. Вынесение уголовного решения также включает в себя ограничения на вождение автомобиля и некоторые виды санкций в экономиках развитых стран.
С 2012 года сеть БаееЬоок разрабатывает свою систему авторизации и идентификации клиентов на основе его поведения в социальной сети. Эта система должна защищать клиентов от распространения нежелательной информации и оценивать надежность клиентов по отношению к другим пользователям сети. БаееЬоок планирует развивать новую систему оценки до возможности проведения кредитного скоринга и предоставления займов членам социальной сети, а также использовать в кредитном скоринге информацию по рейтингам «друзей» заявителя. Однако по законодательству США, такое расширение деятельности должно поменять статус социальной сети и обяжет БаееЬоок отчитываться перед надзорными органами уже в качестве финансового института [10].
Китайская система была построена на основе западных аналогов и систем кредитного скоринга, использует системы геймификации, но включает более широкий набор социальных показателей для оценки. Учитывая финансовый потенциал Китая и его возможности влияния на глобальные денежные потоки в мировой экономике можно предположить, что китайские системы являются новой ступенью развития политической теории и социального управления, а остальные страны могут использовать общие подходы новой системы репутационной оценки, но применительно к особенностям своего национального развития и сложившихся исторических традиций.
Как показывает опыт Китая, введение новой системы репутационной оценки требует серьезного изменения основ национального законодательства. Помимо технических стандартов функционирования новой системы социального рейтингования необходимо разработать системы оценки и сбора информации, а также возможность передачи информации другим пользователям в рамках экономики совместного пользования.
В настоящее время судебные и исполнительные органы многих стран начинают использовать онлайн-системы для сбора информации о гражданах. Частные компании собирают информацию о потенциальных клиентах с целью совершенствования своих маркетинговых стратегий и предоставления клиентам продуктов и услуг согласно их потребностям [9].
В современных условиях следует четко прописать стандарты удаления негативной информации или возможность пересмотра ранее принятых решений по персональным рейтингам. Следует предусмотреть возможность оспаривать данные и результаты выставления рейтинга, а также возможность информировать и предупреждать клиентов о негативных тенденциях изменения их рейтингов.
В настоящее время система репутационной оценки должна базироваться на официальных правилах и стандартах регулирования, включающих описание общих положений системы оценки, основных источников получения информации о пользователях, описание набора стимулов и ограничений, мер по защите прав и интересов участников системы, мер
регулирования и содействия развитию системы оценки на перспективу, включать законодательные основы по ответственности государственных и частных учреждений, участвующих в системе репутационной оценки.
Китайская система социального кредитования, создаваемая для развития кредитной политики в узком контексте банковского кредитования и повышения доступности кредитных ресурсов для беднейших слоев населения, в настоящее время превратилась в сложную систему репутационной оценки для всех категорий пользователей. История кредитных рейтингов в долгосрочном аспекте показывает, что на потребительском рынке меняется характер поведения субъектов в зависимости от того, какие показатели и требования закладываются в систему оценки. Кредит всегда основывался на определенном уровне доверия и веры, новая система оценки, которая включает больший набор социальных показателей, является продолжением и развитием старых скоринговых систем и повышает систему ответственности в цифровой экономике. Дискуссионные вопросы об эффективности отдельных форм оценки (централизованные или частные системы оценки, на уровне отдельных компаний или региональных и муниципальных структур) актуальны как для Китая, так и для западных стран. Эти системы оценки будут и дальше развиваться на уровне экономики «умного города», меняя подходы в системе управления. Уже сейчас некоторые европейские экономисты отмечают возникновение ряда условий распространения социального кредита в китайском стиле в Европе, эта тенденция усилится с развитием экономики платформ. Китайские модели оценки не являются контр-моделями для европейских и российских моделей оценки и управления в условиях цифровой экономики [11].
По мере накопления доступной информации о клиентах следует больше внимания уделять алгоритмам оценки и обработки этой информации. Неправильная система оценки становится причиной недостоверных результатов, а выборочная информация о клиентах может быть непригодной и нерепрезентативной для анализа. Например, в США для жителей Бостона было доступно приложение для смартфонов, которое могло автоматически сообщать о выбоинах на дорогах города, когда водители, использующие это приложение, ездили по дорогам Бостона. Однако результаты показали проблемы только в богатых кварталах, т. к. распространенность смартфонов выше у обеспеченных слоев населения. Поэтому недостоверная информация в некоторых случаях может «узаконить» социальное неравенство и деформировать систему распределения средств по различным слоям населения [8].
В некоторых случаях электронные системы предоставляют пользователям изначально недостоверную информацию, что ограничивает возможность правильного выбора. Такие случаи обычно фиксируются в рекламных экосистемах, когда в зависимости от пола и возраста изначально предлагаются более дешевые товары и низкооплачиваемая работа по категориям граждан. В настоящее время в Европе разрабатываются правовые антидискриминационные законы, которые должны регулировать последствия искажения пользовательских контентов.
В России уже применяются аналогичные системы оценки, которые предполагают установление черных списков для неблагонадежных пассажиров и граждан других стран, находящихся на территории России без регистрации; предполагают выделение социальных льгот некоторым категориям граждан за счет средств городов и муниципальных образований; использование коммерческих систем оценки клиентов на основе широкого набора показателей онлайн-ресурсов [4]. В настоящее время расширяются возможности кредитования клиентов интернет-магазинами и торговыми площадками. Например, интернет-магазин «ОЗОН» предоставляет своим клиентам возможность оформить кредит на покупку товара через
Развитие системы репутационного скоринга в России
заключение договора с ООО «МФК Рево Технологии», ООО микрофинансовая компания «ЭйрЛоанс» (Ку1ки), АО «ОТП БАНК», АО «Тинькофф Банк», КБ «Ренессанс Кредит» (ООО) [1]. Кредит предоставляется на основе электронной заявки клиента. Условия предоставления кредита: наличие гражданства России, постоянной регистрации клиента и дохода, возраст от 18 до 69 лет. Кредит доступен для товаров от 3,5 до 200 тысяч рублей, клиент сам выбирает банк или кредитную организацию для заключения договора, договор с клиентом подписывается при помощи смс-кода. Первоначальный взнос составляет 0 % от цены товар, срок кредитования установлен от 3 месяцев до 2 лет. Полная стоимость кредита для клиента составляет около 20 % (в зависимости от условий договора с кредитной организацией). После получения заявки от клиента банки в течение нескольких минут должны решить вопрос о предоставлении кредита, а также рассчитать приемлемые условия кредитования: ежемесячный платеж и сроки предоставляемой рассрочки по кредиту.
Оперативное получение информации по клиентам возможно на основе использования системы персонального кредитного рейтинга граждан, установленного в России с 2019 года.
Банк России планирует в 2019 году закончить работу над созданием правовых основ цифрового профиля клиента, который будет включать широкий набор информации о физических лицах. Технологии, которые будут применяться в данной системе, позволят обеспечить быстрый обмен данными между потребителями и поставщиками данных с использованием единого технологического ГО, позволят управлять цифровыми согласиями граждан на обмен информацией. По утверждению Первого заместителя Председателя Банка России О.Н. Скоробогатовой цифровой профиль не будет хранить информацию из других баз данных, а будет предоставлять доступ к ним с помощью сквозного технологического идентификатора и обеспечивать получение таких данных о гражданине или компании на основе цифровых согласий.1 Идентификатор будет связывать все данные о гражданине, содержащиеся в различных информационных системах.
Создаваемая в России система цифрового профиля клиента, отличается от китайских систем только набором показателей и масштабами накопленной информации. Поэтому некоторые методы регулирования и управления репутационными системами скоринга, уже применяемые в зарубежной практике, могут быть полезными и для России.
Частные системы автоматизированной обработки персональных данных клиентов будут развиваться самостоятельно по мере развития технологий, систем мониторинга и анализа доступной информации. Использование персональных данных граждан в государственных социальных программах будет расширяться, поэтому следует определить возможные этические границы использования такой информации.2
Для обеспечения защиты личной информации граждан и предотвращения использования её в коммерческих целях следует ввести лицензирование частных информационных систем в России.
В настоящее время скоринг уже встроен в систему социальной и коммерческой жизни современного общества. Современные электронные системы позволяют сравнивать и
1 Интервью первого заместителя Председателя Банка России О.Н. Скоробогатовой агентству ТАСС 29 июня 2018 года «Первый зампред ЦБ: цифровой экономике нужен лидер». - режим доступа: https://tass.ru/interviews/5334590.
2 Виталий Саттаров. Прибыльные данные: что даст бизнесу цифровой профиль гражданина. - режим доступа: https://pro.rbc.ru/news/5ca2390d9a79478fc79f6acd.
Страница 8 из 11
Заключение
94ECVN219
оценивать различных участников как экономических, так и социальных отношений [2]. Системы репутационного скоринга строятся на основе соблюдения принятых в обществе стандартов поведения, а также предполагают возможность интеграции накопленной информации в единую информационную базу для более эффективного распределения социальных благ.
Новая система социального кредитного менеджмента формируется сама, за счет внедрения новых инновационных технологий и расширения присутствия небанковских финансовых и технологических компаний на финансовом рынке. Однако следует учитывать, что создаваемые для целей социального рейтингования частные системы имеют как положительные, так и отрицательные черты. Как показывает опыт Китая, частные системы социального скоринга, внедряемые крупными частными компаниями, приводят к искажению условий конкуренции на рынке и в системе распределения социальных благ. Частные компании получают преимущества в реализации собственной продукции в ущерб остальным производителям. Государственным системам репутационного скоринга необходим контроль со стороны гражданского общества, а также требуются четкие стандарты оценки, юридические нормы для пересмотра и исправления установленных значений персональных рейтингов.
При построении системы репутационного скоринга нужно не только собрать и переработать всю доступную информацию о клиентах, но и оценить достоверности и приемлемость собранных фактов для проведения анализа. Кроме того, следует обеспечить сохранность информации и персональных данных граждан. Полное внедрение новой системы репутационного рейтингования повысит доверие клиентов и вкладчиков к финансовым и банковским институтам, расширит возможности оценки кредитоспособности клиентов за счет использования в анализе экономических и этических показателей.
Следует отметить, что новая инновационная система скоринга меняет характер отношений между различными субъектами экономики, позволяет быстрее и четче провести оценку кредитоспособности клиентов, даёт возможность использовать кредитные методы оценки в системе социальных отношений, устанавливает новые стандарты поведения для физических и юридических лиц.
ЛИТЕРАТУРА
1. Валенцева Н.И. Качественные аспекты деятельности кредитных организаций. Журнал «Банковские услуги» №2 (2019), с. 2-10 https://elibrary.ru/item .а8р?1ё=37061622.
2. Валенцева Н.И., Ларионова И.В. Оценка финансовой устойчивости и перспектив деятельности кредитных организаций. Учебное пособие // Издательство:
КНОРУС. - 242 с.
3. Горлушкина Н.Н., Шин Е.В. Реинжиниринг бизнес-процесса кредитования и применение аппарата нечетких множеств для классификации заемщиков в задаче кредитного скоринга // Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ» Том 7, №2 (2015) http://naukovedenie.ru/PDF/82EVN215.pdf (доступ свободный). Загл. с экрана. Яз. рус., англ. DOI: 10.15862/82Е^215.
4. Пашковская И.В. Влияние инновационных операций на стабильность финансовой системы России. Сборник статей «Экономика и управление: теория и практика». гл. ред. Э.Н. Рябинина. Чебоксары, 2018. - с. 91-97. - режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=36748064.
94ECVN219
5.
6.
7.
8.
9.
10. 11. 12.
13.
14.
Daithi Mac Sithigh and Mathias Siems. The Chinese Social Credit System: A Model for Other Countries? EUI Department of Law Research Paper No. 2019/01. Queen's University Belfast - School of Law and European University Institute (EUI). - режим доступа: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3310085.
Gabriele Sabato. Credit Risk Scoring Models. Royal Bank of Scotland. -режим доступа: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1546347.
Genia Kostka. China's Social Credit Systems and Public Opinion: Explaining High Levels of Approval. Free University of Berlin (FUB), 2018. - режим доступа: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3215138.
Klaus Wiedemann. Automated Processing of Personal Data for the Evaluation of Personality Traits: Legal and Ethical Issues. Max Planck Institute for Innovation & Competition Research Paper No. 18-04, 2018 - режим доступа: https://papers.ssrn.com/sol3/Data_Integrity_Notice.cfm?abid=3102933.
Marko Jaksic and Matej Marinc. Bancni vestnik: Banking sector at the crossroads: challenges for the future. The Future of Banking: The Role of Information Technology. September, 2015. - режим доступа:
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2656388.
Percy Venegas. Risk Scoring for Non-Bank Financial Institutions. Economy Monitor. Preprint submitted to Elsevier Journal November 8, 2018. - режим доступа: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3280738.
Rogier Creemers. China's Social Credit System: An Evolving Practice of Control. Leiden University - Van Vollenhoven Institute, May 2018. - режим доступа: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3175792.
Tianhui Tan and Tuan Q. Phan. Social Media-Driven Credit Scoring: The Predictive Value of Social Structures. National University of Singapore (NUS) and National University of Singapore (NUS). June, 2018. - режим доступа: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3217885.
Tobias Berg, Valentin Burg, Ana Gombovic and Manju Puri. On the Rise of Fin Techs - Credit Scoring Using Digital Footprints. Frankfurt School of Finance & Management and Duke University - Fuqua School of Business. Michael J. Brennan Irish Finance Working Paper Series Research Paper No. 18-12, October 2018. - режим доступа: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3163781.
Xin Dai. Toward a Reputation State: The Social Credit System Project of China. Ocean University of China, Jun 2018. - режим доступа: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3193577.
Irina Vladimirovna Pashkovskaya
Financial university under the government of Russian Federation, Moscow, Russia
E-mail: i.pashkovskaya2015@yandex.ru
Natalia Igorevna Valentseva
Financial university under the government of Russian Federation, Moscow, Russia
E-mail: valencheva@yandex.ru
Development of reputation scoring system on the example of China and Russia
Abstract. The article describes the directions of development of the reputation scoring system, which involves a more accurate analysis of the subjects of economic relations on the basis of both financial and socio - ethical indicators. Scoring was originally used by banks to determine the creditworthiness of customers, but with the development of innovative technologies, it became possible to analyze on the basis of a wide range of information obtained from social networks and from the websites of various commercial companies and organizations. The new system allows you to evaluate customers using not only traditional indicators of their financial well-being, but also makes it possible to make their psychological, moral and ethical portrait.
The article examines the main features of the reputation scoring system, its differences from the traditional banking models for assessing the creditworthiness of customers.
The authors present a classification of the main reputation scoring systems already used in both developed and developing countries. Models of reputational scoring currently work as a public system, or private on the basis of mixed forms of ownership. The article describes the main advantages and disadvantages of the implemented reputation scoring systems, differences in the construction of models in Europe and China.
The article analyzes the main blocks of the national reputation scoring system being created in China, which includes: China-wide black lists, a pilot rating system for individual cities and a social credit scoring system based on information from financial institutions.
On the basis of the conducted research, the authors formulate the directions of development of the reputation scoring system in Russia, identify the main advantages and disadvantages of the created innovative analysis system, as well as the prospects for creating a new technological basis for it.
Reputation scoring is a new model of social credit management, which changes the nature of relations in society, allowing more detail to take into account the potential of citizens, as well as more effectively and targeted distribution of social benefits. The system of reputation scoring can be expanded and applied in the assessment of the activities of legal entities, which is of interest to improve the efficiency and stimulate the growth of the Russian economy.
Keywords: credit ratings; reputation; scoring; gamification; social network; digital client profile; social status; social behavior; credit management; preferential lending; information systems
