Разработки целого ряда стартапов, пишет автор статьи Сангвон Юн,  теперь дают возможность определять кредитоспособность человека по тому, как он использует, к примеру, мобильный телефон. Не менее ценным источником данных становятся привычки, связанные с навигацией в интернете или активностью в социальных сетях, а также с оплатой коммунальных услуг.

Проведенными исследованиями в числе прочего установлено, что люди, имеющие обыкновение постоянно следить за уровнем зарядки и не давать аккумулятору телефона разрядиться полностью, будут так же ответственно относиться и к погашению кредита. Абоненты, которые чаще принимают чужие звонки, чем звонят сами, представляют повышенный риск для кредиторов. А если местоположение телефона в рабочие часы остается неизменным изо дня в день, то в большинстве случаев это просто означает, что у его владельца есть постоянная работа.

Абоненты, которые чаще принимают чужие звонки, чем звонят сами, представляют повышенный риск для кредиторов. 

Созданные на основе подобной информации алгоритмические модели могут сформировать достоверный портрет заемщика буквально за секунды, с успехом заменяя собой нынешние бюро кредитных историй, отличающиеся неспешным ритмом работы. «Если какие-то из этих моделей докажут свою состоятельность, то это будет иметь колоссальное значение как для финансового сектора, так и для мирового развития. Откроются совершенно новые рынки», — приводит Bloomberg мнение Пола Кристенсена, профессора экономики из американского университета Northwestern. Под новыми рынками имеются в виду в первую очередь развивающиеся страны, взрослое население которых в большинстве своем пока не охвачено банковским обслуживанием.

По данным автора статьи, на сегодняшний день в мире насчитывается примерно 40 компаний, которые разрабатывают и применяют новые методы определения кредитоспособности. Самая крупная из них называется Kreditech и базируется в Гамбурге. В ее финансировании участвуют весьма известные инвестиционные и венчурные компании, включая американскую Thiel’s Clarium Capital Management. Алгоритмические модели, разработанные Kreditech, могут генерировать до 20 тыс. различных данных — от истории покупок, сделанных через интернет, до точных координат места, в котором находится в данный момент владелец телефона.

На сегодняшний день в мире насчитывается примерно 40 компаний, которые разрабатывают и применяют новые методы определения кредитоспособности. 

Нью-йоркская фирма First Access работает с базой данных о владельцах мобильных телефонов в Танзании и Кении. Ей требуется всего 90 секунд, чтобы по запросу банка или компании микрофинансирования определить, на какую примерно сумму можно выдать кредит тому или иному жителю этих африканских стран без риска потерять деньги. Применение технологий подобного рода способно на 92% уменьшить расходы на андеррайтинг, утверждает соучредитель и главный исполнительный директор фирмы Николь Ван дер Туин.

Наконец, в публикации приводится еще один интересный пример —сингапурская компания Lenddo, которая строит свои модели на основе анализа социального статуса потенциального заемщика. В частности, она изучает его непосредственное окружение. Запатентованная фирмой методика уже помогла некоторым банкам в Латинской Америке нарастить кредитные портфели и одновременно сократить количество дефолтов по выданным займам, говорится в статье.