Цель любого скоринга или оценки заемщика — определить, вернет ли человек кредит с определенными доходностью и просрочкой. Для построения скоринговой модели нужно набрать переменные, которые имеют наибольшую предсказывающую силу. Есть сырые данные, которые необходимо привести в переменные. По-другому мы называем их факторами. Есть сложные переменные или сложносоставные факторы. Они получаются путем вычисления или агрегации нескольких простых переменных.

«Скориста» — сервис аутсорсинговой риск-аналитики для онлайн- и офлайн-МФО. Сервис строит для каждой микрофинансовой организации-клиента индивидуальную модель скоринга. Кроме оценки заемщика и генерации скоринг-балла, сервис ставит «диагноз»: выдать заем или отказать, анализирует весь поток входящих заявок и отслеживает любые проявления аномальной активности, которые могут оказаться фродом. Основатель проекта говорит, что работа со скоринговой моделью «Скористы» гарантирует МФО рост дохода.

Переменные ищутся таким образом, чтобы они имели какое-то статистическое влияние на искомую функцию, и очень важно выбрать ее правильно. Например, можно предсказывать факт выхода на просрочку в 15 дней, 30 дней, 45 дней или вообще факт возврата займа когда-либо. А можно предсказывать доходность по портфелю. Например, искомая функция — определение хорошего и плохого заемщика. Можно принять за хорошего заемщика того, кто будет приносить тебе доходность по портфелю 33% или 200%.

А можно смотреть совокупность и ограничивать доходность просрочкой, и это будет сложносоставная функция. Мы проводим больше исследований, быстрее строим модели и делаем оценку точнее за счет сложносоставной искомой переменной. Это позволяет нам сделать так, что доходы МФО возрастают вдвое. Вначале мы предсказывали только потери. Но когда мы увидели, насколько по-разному работает наша система и система МФО, мы поняли, что можем добавить инструмент для предсказания доходов.

Название продукта: «Скориста»

Описание: скоринг и аналитика для МФО

Юрлицо: ООО «Скориста»

Год создания: 2014

Основатели: Мария Вейхман

Команда: 12 человек, из них 4 разработчика и 1 математик

Оборот компании: более 1 млн руб. в месяц (по данным компании)

Число пользователей: более 50 микрофинансовых организаций в России

Стадия: стартап

История инвестиций: август 2014 года — Life.Sreda (объем неизвестен, позже оценен одним из партнеров фонда как «несколько десятков миллионов рублей»), апрель 2015 года — Life.Sreda и Moscow Seed Fund, 12 млн рублей, доли партнеров не указаны

Инвесторы и собственники: 40% — Life.Sreda, 40% принадлежат миноритарным акционерам, 20% принадлежат Марии Вейхман

Институты развития: акселерация во ФРИИ с сентября по декабрь 2015-го, резидент IT-кластера фонда «Сколково»

 

Контакты

Сайт: http://scorista.ru/

Facebook: https://www.facebook.com/scorista.ru/?fref=ts

Email: m@scorista.ru

Какие данные пригодны для построения модели?

— Можно построить модель на данных из соцсетей, можно — на данных из платежных агрегаторов, вообще — на любых сырых данных, которые у тебя есть. Кредитная история — это самый сильный источник, и лучше него никто ничего не придумал. Деньги предсказывают деньги — и точка. Хорошим источником информации могут быть данные по платежным терминалам банка «Русский стандарт». Это про деньги, и такие данные мы любим использовать. 

Следом идут социально-демографические данные: на их основе мы рассчитываем прогнозный доход, прогнозный расход, ищем косвенные подтверждения платежеспособности заемщика. Это и есть два наших основных источника. На них мы можем «навернуть» что угодно, например посмотреть соцсети. Я не люблю соцсети, данные из них мы используем только верификации и идентификации.

Если ты не можешь хоть каким-то способом подтвердить платежеспособность человека, он — высокорискованный. Достаточно клиентов, которым можно выдать заем, лишние риски не нужны. При этом МФО не нужны заемщики, которые гасят заем сразу: наоборот, им нужны те, кто умеренно пролонгирует свой заем и умеренно допускают просрочку. Мастерство в том, чтобы удержаться в рамках контролируемых рисков. По большому счету заработать на хорошем заемщике можно только начиная со второго займа.

Ты набираешь различные модели из источников данных, которые у тебя есть. Потом ты агрегируешь эти модели, и делать это ты можешь разными способами. Это может быть просто матрица, где в ячейках по одной оси у тебя будет балл по одной модели, по другой — по второй модели. А на пересечении окажется процент по искомой переменной. И решение о выдачи займа принимается в зависимости от приемлемого для тебя уровня искомой переменной. Мы научились их комбинировать. Когда мы выдаем решение, мы комбинируем две или больше моделей: как минимум финансовую и социально-демографическую. При этом мы никогда не мешаем данные из моделей по кредитным историям и соцдем-модели.

Как определяется качество скоринга?

— Самое главное — чтобы на тестовой выборке у тебя получился результат, близкий к тому, что ты получишь в «бою».  Скоринг — это линейка баллов от нуля до тысячи, которая «бьется» с интервалом 100 пунктов. Когда говорят, что «балл бьет хорошо», это означает, что на высоких скоринговых баллах в интервале доля плохих заемщиков очень мала, в пределах 2–5%, максимум 10%. У традиционных скоринговых сервисов непонятное определение плохих заемщиков, и наше понимание с ним никогда не сойдется. Но FICO-балл — это международный межотраслевой стандарт, и именно поэтому они не могут позволить себе изменить искомую.

В стандартных системах скоринга, например тех, которые разрабатывает FICO (на российском рынке — совместно с бюро кредитных историй.— «Банкир.Ру»), непонятно искомое. Нельзя сказать: «Они искали платежеспособность». «Платежеспособность» выражается формулой, которую ты можешь закодировать. Если «прогнать» профиль заемщика МФО через FICO, то максимум, который он получит,— 530 или 560 баллов. Все, что ниже, будет считаться плохим заемщиком. Хотя в случае с МФО это не совсем соответствует действительности. Ты просто берешь и начинаешь работать с этой группой населения, немного изменив правила. Когда-нибудь кто-нибудь придет и скажет: я могу работать с баллом «Скористы» от 150 до 300 и буду предсказывать лучше. Страшно? Нет. Если это случится, значит мы стали признанным отраслевым стандартом для МФО.

В чем ваше преимущество?

— Скоринг сделать мало — нужно еще отвечать за результат. Если по тому, как твоя модель скоринга распределила балл, выходит, что в рассмотренной выборке 20 плохих клиентов и 80 хороших, то и у МФО эти цифры должны остаться прежними. То, что мы делаем, это сервис риск-аналитики на аутсорсе. Мы мониторим любые проявления аномальной активности и изменения в потоке поступающих в МФО заявок и выдаваемых займов. Мы даем не скоринг-балл — это всего лишь приятное дополнение. Мы ставим диагноз «выдать» или «отказать», гарантируем результат и гарантируем доход. Фактически мы дополнительная печень для МФО. Печень, а не мозг, потому что именно печень отвечает за все процессы очистки.

Мы удваиваем доход клиентов, поэтому к нам очень любят приходить «малыши». Всего у нас чуть больше 50 клиентов. У нас есть совсем маленькие компании, у которых вообще ничего не было: они просто купили себе систему и начали выдачу займов онлайн. У нас есть очень хороший кейс: к нам МФО пришла с 3 тысячами заявок в месяц, за семь месяцев они выросли до 19 тысяч. И люди, вложив 30 миллионов, вернули свои 47 миллионов за два месяца работы с нами.

Во сколько обходятся ваши услуги МФО?

— В среднем стоимость нашей работы для МФО составляет около 80 тысяч в месяц. За эту цену, проработав с нами два-три месяца, он получает уникальную модель, максимально откалиброванную с использованием его собственных данных. Все это время идет жесткий контроль рисков, дохода, уровня фрода. Совместными усилиями мы доводим до максимума их доход и минимизируем риски. Крупные МФО платят 250–300 тысяч в месяц. И для них мы готовы анализировать и проводить любые эксперименты. В ближайшее время, наверное, будет заказ на исследование того, как заемщики заполняют форму онлайн-заявки. Здесь мы будем предсказывать не деньги, а что-то совсем другое.

Инновационность в том, что мы смогли построение сложных математических моделей, которое раньше казалось дорогостоящим, превратить в доступный сервис. МФО платят разово за построение модели и дальше — за анализ каждой заявки. Самые маленькие платят по 28 рублей за заявку. У нас есть тариф, ежемесячная плата по которому — 5 тысяч, а объем обрабатываемых заявок — до 200 штук.

Обычно МФО зарабатывает за два месяца 18%, хорошие — до 35% на первичных заемщиках. Аудиторию вторичных заемщиков никогда не измеряют с точки зрения качества оценки. Плечо роста для микрофинансовой организации — это всегда первичный заемщик с кредитной историей или без нее. Когда МФО не хотят ничего делать, потому что им кажется, что они хорошо зарабатывают, важно напомнить им, что они смотрят на совокупный портфель и видят свой заработок вместе со вторичными заемщиками. Важно напомнить им, что их вторичные клиенты могут в любой момент испариться: завтра откроется МФО, которое предложит более низкую ставку или даст первый заем без процента. Что ты будешь делать? Ты поработал на их кредитную историю, и не исключено, что в новом месте им дадут больший заем под меньший процент.

Для того чтобы не умереть, надо работать над оценкой первичных заемщиков. И если ты на них не зарабатываешь, или того хуже — теряешь, а ты, как правило, теряешь, потому что стоимость привлечения очень высока, то бизнес становится слишком рисковым. Эксперементировать с первичными заемщиками нужно осторожно и только имея очень хорошую предсказательную систему.

Остаются ли МФО после того, как вы помогли им вырасти?

— Те, кто выжил, остается с нами. На отвечающего за анализ рисков менеджера МФО, с которым мы работаем, давят с трех сторон. Он в любой момент может получить «по шее» от маркетолога, директора и коллекторов. Маркетолог требует увеличить выдачу, директор следит за тем, чтобы средства были размещены под определенную доходность и возвращались: ему нужно платить инвестору. А еще есть коллекторы, которые требуют выдавать деньги так, чтобы они могли их собрать. Степень открытости заемщика, как можно большее число его контактов мы можем подтвердить через соцсети.

Мы предлагаем услугу для инвесторов — оценить портфель МФО с точки зрения доходности и рисков. Это несложно сделать, обладая нашим набором знаний. Очевидно, что инвестор чувствует себя более уверенно, строя отношения с МФО, когда у него есть альтернативный оценщик вроде нас.

Расскажите об опыте акселерации во ФРИИ...

— Акселерацию лучше проходить, когда продукт уже готов и у вас есть продажи, но они растут недостаточно быстро. Мой младший партнер не мог выполнить план по продажам, мы не могли переформатировать свое ценностное предложение. Тогда мы и пришли во ФРИИ.

ФРИИ дал нам отличный пинок: с момента начала акселерации в сентябре мы выросли по объему оборота в четыре раза, сократили расходы на 30% и написали программу, которая расширила нашу пропускную способность по построению моделей. Мы заплатили за акселерацию 3% от доли компании. Мы заменили отдел продаж на отдел поддержки, наши клиенты перестали уходить. Сейчас у нас есть два математика, а хотелось бы еще одного. Цель все та же — понимая смысл переменных, находить те, которые будут обладать наибольшей предсказательной силой.

Каким вы видите будущее проекта?

— Рынок PDL-кредитования распилен полностью. И теперь мы ищем компании, которые бы занимались более «длинными» займами, до года и больше 35 тысяч рублей. Сбор аналитики по длинным займам требует совсем другого подхода. Статистика по PDL живет до полугода, поэтому нам нужно раз в три месяца переобучать.

В 2014 году проект привлек инвестиции от фонда Life.Sreda. Тогда же управляющий партнер фонда Александр Иванов говорил о том, что технология скоринга и оценки, разработанная командой «Скористы», может быть использована для оценки заемщиков p2p-сервисами.

Есть ли у p2p-сервисов будущее в России?

— В России p2p — это только маркетплейс, который сводит МФО с заемщиками. А вот  если кто-то создаст площадку, на которой смогут найти друг друга кредиторы и заемщики из малого бизнеса, она будет пользоваться спросом. Конечно, здесь возникает вопрос оценки. Это работа на грани банковско-кредитной оценки предприятия и личной оценки заемщика, учитывая, что речь идет о гораздо более значительных по сравнению с МФО суммах. 

«Скорить» бизнес проще, чем индивидуальных заемщиков?

— С одной стороны, да. Но если ты даешь заем малому бизнесу — небольшим парикмахерским, водителям газелей, рыбакам, тебе нужна совокупная оценка, и придется смотреть и на личную кредитную историю предпринимателя. Мы собираемся этим заняться в конце 2016 года, когда, если все сложится благополучно, у «Скористы» появится новый инвестор.