CC BY
133
РОССИЙСКОЕ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВО
Том 19 • Номер 4 • апрель 2018
ISSN 1994-6937 Russian Journal of Entrepreneurship
издательство
Креативная экономика
социальный скоринг как перспективная банковская технология в системе потребительского кредитования
Яблонская А.Е.1, Костыкова М.Ю.2
1 Белгородский университет кооперации, экономики и права, Белгород, Россия
2 Воронежский институт - филиал федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Ивановская пожарно-спасательная академия Государственной противопожарной службы Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий», Воронеж, Россия
АННОТАЦИЯ:_
Статья посвящена исследованию особенностей социального скоринга как нового информационного ресурса для классификации клиентов банка в процессе определения их кредитоспособности. Авторами уточнено понятие «социальный скоринг», проанализированы особенности информационных ресурсов клиентов (потенциальных заемщиков) на основе данных из профайлов социальных сетей, рассмотрены и систематизированы результаты проведенных информационным агентством «РосБизнесКонсалтинг» исследований в изучаемой области. В процессе работы обозначены банки, которые в современных условиях активно применяют в кредитном процессе социальный скоринг как новую банковскую технологию. Более подробно изучены критерии отбора информации клиентов из социальных сетей на основе их аккаунтов. Сделан вывод о том, что применение и дальнейшее развитие социального скоринга в кредитном процессе современных российских банков может в значительной степени повысить эффективность их деятельности, улучшить качество кредитного портфеля, стимулировать создание новых усовершенствованных процессов в кредитной системе, минимизировать уровень кредитного риска, создать новые каналы взаимодействия с клиентами
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: банковский сектор, скоринг, социальный скоринг, кредитные отношения.
social scoring as a promising banking technology in the consumer lending system
Yablonskaya A.E.1, Kostykova M.Yu.2
1 Belgorod University of Cooperation, Economics and Law, Russia
2 Ivanovo Fire and Rescue Academy of the State Fire Service of The Ministry of the Russian Federation for Civil Defense, Emergencies and Elimination of Consequences of Natural Disasters - Voronezh, Russia
введение
В современных экономических условиях кредитование физических лиц является одним из ключевых элементов в системе кредитных отношений и играет важную роль в экономических процессах страны.
Кредитование населения является развивающимся сегментом банковской системы России. В успешном развитии розничного кредитования и повышении качества кредитного портфеля банка значительную роль играет реальная оценка кредитоспособности потенциального заемщика.
В современной экономической литературе наиболее часто встречается следующее определение понятия «кредитоспособность»: способность и возможность заемщика в полном объеме и в определенный срок рассчитываться по основному долгу и процентам по нему.
Анализ и оценка кредитоспособности заемщика позволяет банку оценить способность заемщика погасить кредит и проценты по нему [1] (Gyunter, 2016).
В настоящее время большинство кредитных организаций уделяют особое внимание тем процессам, которые позволят более детально выявить, кем в действительности является их клиент. Для положительного решения о выдаче кредита клиент должен предоставить информацию, которая позволит банкам:
• решить сможет ли он в полной мере реализовать задачи и функции кредита как экономической категории;
• расширить и повысить качество кредитного портфеля банка, обеспечить снижение просроченной задолженности по выданным кредитам.
ABSTRACT:_
The article is devoted to the study of the peculiarities of social scoring as a new information resource for classifying bank clients while determining their creditworthiness. The article presses the concept of "social scoring", analyzes the peculiarities of information resources of clients (potential borrowers) using the data from social networking profiles, reviews and systematizes the results of studies conducted by experts of the RosBusinessConsulting news agency in the area under study. In the process of research we've identified banks which in modern conditions actively use social scoring as a new banking technology in crediting. We study in more details the criteria for selecting clients' information from social networks based on their accounts. We conclude that application and further development of social scoring in the crediting in modern Russian banks can greatly improve the efficiency of their activities, improve the quality of the loan portfolio, stimulate the creation of new improved processes in the credit system, minimize the level of credit risk, create new channels of interaction with clients.
KEYWORDS: banking sector, scoring, social scoring, credit relations
JEL Classification: G20, G21, G29 Received: 09.04.2018 / Published: 30.04.2018
© Author(s) / Publication: CREATIVE ECONOMY Publishers For correspondence: Yablonskaya A.E. ([email protected])
CITATION:_
Yablonskaya A.E., Kostykova M.Yu. (2018) Sotsialnyy skoring kak perspektivnaya bankovskaya tekhnologiya v sisteme potrebitelskogo kreditovaniya [Social scoring as a promising banking technology in the consumer lending system]. Rossiyskoe predprinimatelstvo. 19. (4). - 1 143-1 150. doi: 10.18334/rp.19.4.39010
Поэтому банк использует разностороннюю информацию для принятия верного решения в процессе оценки кредитоспособности клиента. В этой связи на сегодняшний день в кредитных организациях особую актуальность приобретают те современные технологии, которые позволят реально оценить клиента в процессе потребительского кредитования.
Одной из современных банковских технологий, используемой в процессе кредитоспособности заемщика, является социальный скоринг (BigData) [10] (УаЫоткауа, Зкоккоуа, 2017).
Термин «скоринг» изначально использовался в медицинской сфере и обосновывал предсказание вероятности тех или иных заболеваний с помощью методов математической регрессии [2] (Kostykova, 2014). Сегодня скоринг широко применяется в банковской деятельности, в частности в процессе оценки кредитоспособности заемщика.
В мировой экономической литературе под скорингом понимается определенная система вероятности выдачи кредитных ресурсов, которая основана на математическом и статистическом анализе данных о заемщике [4] (Masyutin, 2015).
Сущность скоринговой системы заключается в присвоении определенного количества баллов заемщику на основе обработки информации. Большинство кредитных организаций для оценки кредитоспособности заемщика используют традиционные источники информации: анкета-заявление; документы, подтверждающие финансовое положение; бюро кредитных историй и другие внешние и внутренние источники информации. Однако с учетом влияния внешних и внутренних факторов банки не всегда получают достоверную информацию, которая негативно может повлиять на принятие верного решения, что может быть причиной повышения уровня кредитного риска. Поэтому банки в процессе оценки кредитоспособности заемщиков используют кроме традиционных официальных источников информацию из социальных сетей.
Таким образом, социальный скоринг представляет собой оценку клиента в процессе потребительского кредитования, которая основана на данных из социальных сетей с целью принятия решения о выдачи кредита.
Соцсеть дает сигнал
На сегодняшний день социальный скоринг является одной из современных банковских технологий, используемых российскими банками для оценки платежеспособности клиентов.
ОБ АВТОРАХ:_
Яблонская Анна Евгеньевна, старший преподаватель кафедры финансов и таможенного дела (эпп_ yabl0list.ru)
Костыкова Мария Юрьевна, старший преподаватель кафедры гуманитарных дисциплин (895O77548O50ya.ru)
ЦИТИРОВАТЬ СТАТЬЮ:_
Яблонская А.Е., Костыкова М.Ю. Социальный скоринг как перспективная банковская технология в системе потребительского кредитования // Российское предпринимательство. - 2018. - Том 19. - № 4. -С. 1 143-1 150. сЫ: 10.18334/гр.19.4.39010
Данный элемент в системе кредитных отношений получил широкое распространение за рубежом. Так, по данным информационного агентства «РосБизнесКонсалтинг» (РБК), в Колумбии и на Филиппинах действует сервис «Lenddo.com», который позволяет оформить кредит, используя информацию, полученную с действующего профиля в социальной сети. В целом этот кредит возможно получить на краткосрочной основе (от 3 и до 12 месяцев), сумма кредита равна в среднем от 400 до 800 долларов США [5].
В соответствии с данными немецкой компании «Ю^йесЬ>, используя социальный скоринг, у клиента есть возможность получить кредит сроком до 30 дней. Данная компания специализируется на микрозаймах. Компания оценивает кредитоспособность потенциального заемщика с помощью анализа его действующих аккаунтов в социальной сети. В процессе оценки компания учитывает более чем 8000 факторов. Особое внимание уделяется покупательской способности клиента, а именно исследуется частота покупок в интернет-магазинах, изучается ассортимент товаров, оценивается спектр его жизненных интересов и ценностей в повседневной жизни [5].
В российской банковской практике социальный скоринг активно используют Сбербанк, Альфа-банк, «Тинькофф Банк», ОТП Банк, Хоум Кредит Банк, ВТБ [3].
На сегодняшний день социальные сети задействованы в повседневной жизни населения, поэтому они являются новым нестандартным источником информации для банков. Для одобрения кредита банки анализируют обширную информацию, в первую очередь данные бюро кредитных историй, данные Федеральной службы судебных приставов, внутреннюю информацию, которая касается заемщика (в том случае, если клиент уже работал с банком ранее) и данные из анкеты-заявления [8] (БЫЬа, Ьоуко, 2013). Кроме этого для проверки надежности и платежеспособности клиента банки анализируют дополнительную доступную информацию, так, например, профили клиентов из социальных сетей. Для того чтобы получить доступ к профилю клиента, необходимо указать адрес своего аккаунта в соцсетях. Из социальной страницы основной областью для анализа является следующая информация о клиенте:
• контактные данные;
• активность посещения пользователя;
• взаимодействие с друзьями (поведение в общении);
• интересы клиента (область подписки на различные группы, паблики);
• активность заемщика в отношении интернет-магазинов, использование платных сервисов;
• интерес клиента к азартным играм, посещение этих ресурсов.
Необходимо отметить, что целью применения банком скоринга в социальных
сетях выступает интерес к новым клиентам-заемщикам. В таком случае, когда отсутствует кредитная история, нет данных о транзакции счетов, социальный скоринг способствует логической оценке надежности клиента.
Следует указать, что применение социального скоринга в современной системе потребительского кредитования является весомым инструментом для построения
Таблица
Группировка информационного поля профиля клиента банка по определенным
критериям
Критерии отбора источника данных Виды информации
1. Демографические характеристики клиента - половая принадлежность, возраст, семейное положение, наличие детей, родственные связи.
2. Правдивость контактных данных заемщика - наличие подтвержденных телефона, электронной почты, фактического адреса
3. Образование, место учебы, работы - вуз, специальность, владение иностранными языками, место работы, занимаемая должность, история изменений
4. Интересы клиента (потребительские, социальные) - наличие и количество друзей, политические взгляды, определенные события в жизни, увлечения, хобби, подписки, группы
5. Технические данные (анализ профиля) - анализ фотографий, частота обновлений на странице, время публикаций
Источник: составлено авторами по: Официальный сайт информационного агентства «РосБизнесКонсалтинг» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.rbc.ru/money/11/10/ 2017/59аЬ5ес89а7947730019424а (дата обращения 27.03.2018).
скоринговой модели кредитной организации. Поэтому здесь социальный скоринг является дополнительным информационным полем для принятия решения о выдаче кредита. Но использовать социальный скоринг как самостоятельную модель в процессе оценки кредитоспособности заемщиков в российских банках нецелесообразно.
Вообще, в банковской сфере скоринг имеет широкое применение. Социальный ско-ринг как самостоятельный инструмент может быть использован в области банковского маркетинга. Так, например, для предложения дополнительных банковских продуктов и услуг, опираясь на информацию о предпочтениях и потребностях клиента. Кроме этого с помощью социального скоринга как самостоятельной модели возможно спрогнозировать реакцию клиента на предложение новой линейки банковских продуктов.
Анализ исследования данных, представленных экспертами РБК в области социального скоринга, позволил нам сгруппировать основные виды информации для оценки профиля заемщика кредитными организациями по следующий критериям (табл.).
Следует обозначить, что банки используют информацию из социальных сетей на законных основаниях. Разрешение на получение доступа к профилю клиента осуществляется, когда клиенту предлагается указать или подтвердить в анкете-заявке на кредит действующие аккаунты. После получения разрешения банк изучает профиль клиента для формирования необходимой информации с последующим ее использованием в скоринговой системе.
Кроме этого законность использования данных банком из соцсетей подтверждается действующим Федеральным законом «О персональных данных» от 27 июля 2006 г. № 152-ФЗ.
0.00% 10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 50.00%
Рисунок. Использование социальных сетей в России в процентах по популярности в 2017 году Источник: составлено авторами по: Официальный [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http:// gs.seo-auditor.com.ru/socials/2017/ (дата обращения 29.03.2018).
Кто что предпочитает
По данным сайта «Глобальная статистика интернета» (SEO-Auditor.com), самыми популярными социальными платформами у населения в 2017 году являлись (рис.).
Таким образом, первое место среди российских пользователей занимает социальная сеть «ВКонтакте» (VK), возрастная аудитория которой от 18 до 35 лет. Второе место по популярности социальная сеть «Facebook», пользователи «YouTube» составляют 16,56%. Сеть «Одноклассники» является первой социальной сетью в российском пространстве интернета и занимает четвертое место - 13,08%. Самые медленные темпы роста наблюдаются у социальной сети «Twitter».
Таким образом, мы можем полагать, что использование банками данных из социальных сетей позволит сформировать определенный психологический портрет пользователя с выявленными его сильными и слабыми сторонами.
Заключение
Проведенное исследование позволяет сделать следующие выводы:
1. Целью использования социальных сетей в банковской деятельности является минимизация кредитных рисков.
2. Необходимость внедрения определенной информации из социальных сетей клиента для ее использования в действующей скоринговой модели банка.
3. Социальный скоринг является дополнительным каналом во взаимодействии банка с клиентом.
4. Данные социальных платформ позволяют оценить банкам объективное поведение потенциального заемщика в течение длительного периода времени.
5. Социальный скоринг является важным элементом в современной системе кредитных отношений, поскольку позволяет решить ряд задач для прогнозирования поведения заемщика, классификации его к определенной группе платежеспособности.
Необходимо отметить, что дальнейшее развитие социального скоринга в кредитном процессе современных российских банков позволит значительно повысить эффективность их деятельности, улучшить качество кредитного портфеля, стимули-
ровать создание новых усовершенствованных процессов в кредитной системе, минимизировать уровень кредитного риска, что может способствовать в целом развитию информационных технологий и обеспечить устойчивые экономические темпы роста в других отраслях экономики.
ИСТОЧНИКИ:
1. Гюнтер И.Н. Скоринг - основа минимизации кредитных рисков // Финансовая
жизнь, 2016. - № 1.
2. Костыкова М.Ю. Скоринговая модель кредитования малого бизнеса и ее совершен-
ствование в Российской Федерации // Финансы и кредит, 2014. - № 15(191).
3. Bankir.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://www.banki.ru/news/lenta/?id=9179897.
4. Масютин А.А. Кредитный скоринг на основе данных социальных сетей // Бизнес-
информатика, 2015. - № 3(33).
5. РосБизнесКонсалтинг. [Электронный ресурс]. URL: https://www.rbc.ru/money/11/10
/2017/59db5ec89a7947730019424d.
6. Глобальная статистика Интернета (SEO-Auditor.com). [Электронный ресурс]. URL: http://gs.seo-auditor.com.ru/socials/2017.
7. Сазанов В.М. Социальные сети и технологии (интеллектуальный интернет). -Москва, 2010.
8. Скиба С.А., Лойко В.И. Социальный скоринг // Научный журнал, 2013. - № 91(07).
9. Яблонская А.Е. Анализ банковского кредитования по видам экономической дея-
тельности // Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права, 2011. - № 4.
10. Яблонская А.Е., Шохова Н.А. Развитие банковских инноваций в кредитных организациях на современном этапе их функционирования // Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права, 2017. - № 2(63).
REFERENCES:
Bankir.ru. (in Russian). Retrieved from http://www.banki.ru/news/lenta/?id=9179897 Gyunter I.N. (2016). Skoring - osnova minimizatsii kreditnyh riskov [Scoring is the
basis for minimizing credit risks]. Financial life. (1). (in Russian). Kostykova M.Yu. (2014). Skoringovaya model kreditovaniya malogo biznesa i ee sovershenstvovanie v Rossiyskoy Federatsii [Scoring model of small business crediting and its improvement in the Russian Federation]. Finance and credit. (15(191)). (in Russian). Masyutin A.A. (2015). Kreditnyy skoring na osnove dannyh sotsialnyh setey [Credit
scoring based on social network data]. Business informatics. (3(33)). (in Russian). Sazanov V.M. (2010). Sotsialnye seti i tekhnologii (Intellektualnyy Internet) [Social networks and technologies (Intelligent Internet)] Moscow. (in Russian).
Skiba S.A., Loyko V.I. (2013). Sotsialnyy skoring [Social scoring]. Science Magazine. (91(07)). (in Russian).
Yablonskaya A.E. (2011). Analiz bankovskogo kreditovaniya po vidam ekonomicheskoy deyatelnosti [Analysis of bank lending by types of economic activity]. Herald of the Belgorod University of Cooperation, Economics and Law. (4). (in Russian).
Yablonskaya A.E., Shokhova N.A. (2017). Razvitie bankovskikh innovatsiy v kreditnyh organizatsiyakh na sovremennom etape ikh funktsionirovaniya [Development of bank innovations in credit organizations at the present stage of their functioning]. Herald of the Belgorod University of Cooperation, Economics and Law. (2(63)). (in Russian).
