Как сократить риски при выдаче кредитов МСБ на 10-15% с помощью ИИ

Как сократить риски при выдаче кредитов МСБ на 10-15% с помощью ИИ
01 июня 2018

Хотя термину «большие данные» уже больше 10 лет, лишь небольшая доля компаний умеет их эффективно использовать. Секция финтеха на конференции Forbes «Как увеличить прибыль компании с помощью Big Data» показала, насколько далеко продвинулась аналитика больших данных в банковской сфере. СЕО oneFactor Роман Постников поделился опытом разработки компании, как с помощью искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения сократить риски при выдаче кредитов малым и средним предприятиям на 10-15%.

Традиционно оценка рисков кредитования сегмента малого и среднего бизнеса (МСБ) основывается на анализе фактических данных, таких как состояние бизнеса, финансовая отчетность, бухгалтерский баланс предприятия, наличие и оценка залога. При этом статистика крупных банков, формирующих кредитные портфели для малого и среднего бизнеса, говорит о том, что уровень просроченной задолженности часто превышает 15-16% от размера кредитного портфеля банка. Это значит, что использования только фактических данных для оценки рисков недостаточно.

Обладая обширной экспертизой оценки рисков кредитования физлиц, в 2016 году компания oneFactor внедрила новый подход к работе с предприятиями малого и среднего бизнеса. Этот метод основан на аналитике поведенческих данных компании, но не в терминах бухгалтерской отчетности, а через призму взаимодействия с внешним миром — работы с клиентами, поставщиками, субподрядчиками. Учитываются поведенческие признаки, которые несут информацию, прямо не относящуюся к расчетам адекватности долговой нагрузки по данным финансовой отчетности предприятий. Одно из ключевых преимуществ использования поведенческих характеристик в сравнении с фактическими в том, что их невозможно подделать. Плюс, аналитика этих данных позволяет значительно точнее оценить реальное состояние бизнеса и спрогнозировать перспективы развития предприятия.

В разрезе малого и среднего бизнеса под поведенческими данными понимают число клиентов, которые приходят в офис, количество подрядчиков, с которыми компания взаимодействует, информацию от поставщиков об объемах закупаемых материалов — то есть анализируют не внутреннюю деятельность предприятия, а его коммуникации с внешним миром.

Новый подход позволяет определить динамику развития бизнеса, не дожидаясь отчетности, количество сотрудников — без финансовой проверки, а покупательский поток и конкурентную ситуацию — без маркетинговых исследований. Оценка лиц, принимающих решения (ЛПР), при использовании поведенческих данных аналогична оценке физических лиц с акцентом на психотип. Она включает анализ кредитных рисков ЛПР и всего персонала, позволяет обнаружить связи с судами и адвокатами до публикации данных о судебных разбирательствах, а также связи с компаниями, занимающимися организацией «фирм-однодневок».

При этом наибольшей точности удается добиться при оценке деятельности торгово-сервисных компаний, у которых есть офисы, торговые точки — а это почти 70% предприятий сектора МСБ в России.

Если вам интересно полное функциональное использование нашего сервиса, вы можете написать нам об этом через форму обратной связи.

Связаться с нами Связаться с нами
E-Mail Почта