Заменит ли психометрия кредитные истории? - «Финансы» » Финансы и Банки
Создать акаунт

Заменит ли психометрия кредитные истории? - «Финансы»

10 окт 2016, 14:06
Финансы
0
0
Заменит ли психометрия кредитные истории? - «Финансы»
Заменит ли психометрия кредитные истории? - «Финансы»


«Что вы почувствуете, получив приглашение слетать на Луну?» «Найдя золотую монету, как вы с ней поступите? Сохраните? Отдадите на благотворительность? Потратите на праздники?» Тесты с вопросами подобного рода, говорится в публикации The Economist, уже стали «бичом для соискателей» при устройстве на работу. Теперь их пытаются использовать для ответа на старейший вопрос финансовой сферы: будет ли заемщик выплачивать кредит?



В процветающих странах, пишет The Economist, для оценки риска займов существуют кредитные истории. Однако только 7% африканцев и лишь 13% жителей Южной Азии охвачены вниманием частных кредитных бюро. Бейли Кингер из компании Entrepreneurial Finance Lab (EFL) уверяет, что вовлечению многих людей в финансовую систему может поспособствовать психометрия. В конце концов у каждого есть определенные личные качества, напоминает в этой связи журнал.


Онлайн-тесты проходили испытание на практике и оптимизированы с учетом особенностей разных культур

Оценка личностных качеств — сфера далеко не новая. Психометрия пытается сделать ее наукой. EFL начинала свою деятельность как исследовательская группа в Гарвардском университете. Модель, которую применяет ее ближайший конкурент Creditinfo, создавалась в Кембридже. Онлайн-тесты проходили испытание на практике и оптимизированы с учетом особенностей разных культур.


Фильтрация данных помогает выработать некоторые шаблоны. Например, исследования EFL показали, что молодые оптимисты представляют повышенный риск, а на пожилых вполне можно положиться. Умная модель сокращает случаи обмана. Не существует однозначно «правильных» ответов. Результаты перепроверяются на отсутствие противоречий. Программа к тому же фиксирует движения компьютерной мышки, чтобы уловить признаки нерешительности при ответе на вопрос. И когда системе пытаются солгать, чтобы заслужить кредит, это делается, как правило, весьма предсказуемым образом.


Использование психометрии в сочетании с традиционными базами данных позволило на 45% сократить случаи дефолтов

The Economist приводит в качестве примера один из контрольных вопросов из теста Creditinfo. Человеку показывают изображения пяти различных напитков и спрашивают, с которым из них он ассоциирует себя. Выбор, падающий на простую воду вместо какого-нибудь шипучего напитка, может свидетельствовать о попытке солгать, говорит Клэр Маккэфери, управляющий директор фирмы в Великобритании.


Это, наверное, прозвучит фантастикой, продолжает The Economist, но собраны доказательства, что такая система работает. EFL доводила свою модель до совершенства в ходе испытаний на трех континентах. В одном индонезийском банке использование психометрии в сочетании с традиционными базами данных позволило на 45% сократить случаи дефолтов заемщиков из числа мелких предпринимателей. Исследование, проведенное Всемирным банком и Межамериканским банком развития (Inter-American Development Bank), подтвердило, что модель EFL помогла увеличить заимствования для лиц, не имеющих кредитной истории. Однако, как замечает The Economist в скобках, уже имеющаяся плохая кредитная история не поможет решить проблему, что бы ни показала психометрия.


Розничная торговля — самый большой рынок для фирм, занимающихся психометрией

Вместе с тем в эффективности метода уже убедились некоторые кредиторы за пределами финансовой сферы. Розничная торговая компания Grupo Monge использует психометрию в Перу для продажи товаров в рассрочку покупателям с низкими доходами. «В большинстве случаев мы становимся первый компанией, которая предоставляет им кредит»,— рассказал журналу Габриель Треллес, возглавляющий перуанскую сеть фирмы. Розничная торговля — самый большой рынок для фирм, занимающихся психометрией. Но постепенно на него подтягиваются микрофинансовые компании и банковские учреждения. Программа EFL была использована для принятия 690 тыс. решений по выдаче кредитов в 27 странах.


Психометрию уже удалось интегрировать в процессы кредитования. Более полные данные позволят пойти дальше. Главный исполнительный директор EFL Джаред Миллер, на которого ссылается The Economist, описывает будущее, в котором кредитование практически полностью перейдет в цифровой формат. А данные психометрии будут использоваться в сочетании с записями о сообщениях в социальных сетях и о звонках по мобильному телефону. Многие стартапы уже стремятся сделать их альтернативной базой данных. В качестве примера в статье фигурирует нью-йоркская фирма First Access, которая использует сведения о звонках по мобильной связи для оценки кредитоспособности заемщиков в Танзании.


Компании First Access требуется 90 секунд, чтобы узнать, какую сумму можно доверить заемщику

О некоторых других перспективных опытах из этой области примерно год назад сообщалось на сайте Bloomberg. Так, алгоритмические модели, разработанные в компании Creditech, могут генерировать до 20 тыс. различных данных от истории покупок, сделанных через интернет, до точного местонахождения владельца сотового телефона в заданный момент. Тогда же рассказывалось, что компании First Access, которая упомянута выше, требуется всего 90 секунд, чтобы узнать, какую примерно сумму можно доверить без особого риска тому или иному заемщику.


А в общей сложности в мире на конец прошлого года насчитывалось больше 40 компаний, которые разрабатывают те или иные инновационные методы определения кредитоспособности. Их применение, утверждал тогда один из собеседников Bloomberg, способно на целых 92% сократить расходы финансистов на андеррайтинг.


Подобные технологии пока еще в детском возрасте и не в силах заменить кредитные бюро, говорит старший экономист одного из подразделений Всемирного банка Мириам Брюн, которую цитирует The Economist. И лучший способ понять, вернет ли человек кредит,— проверить, как он погашал предыдущие задолженности. Однако кредитные бюро развиваются медленнее, чем современные технологии. И кредиторы найдут еще много способов заглянуть в душу клиента, говорится в заключение в статье.


«Что вы почувствуете, получив приглашение слетать на Луну?» «Найдя золотую монету, как вы с ней поступите? Сохраните? Отдадите на благотворительность? Потратите на праздники?» Тесты с вопросами подобного рода, говорится в публикации The Economist, уже стали «бичом для соискателей» при устройстве на работу. Теперь их пытаются использовать для ответа на старейший вопрос финансовой сферы: будет ли заемщик выплачивать кредит? В процветающих странах, пишет The Economist, для оценки риска займов существуют кредитные истории. Однако только 7% африканцев и лишь 13% жителей Южной Азии охвачены вниманием частных кредитных бюро. Бейли Кингер из компании Entrepreneurial Finance Lab (EFL) уверяет, что вовлечению многих людей в финансовую систему может поспособствовать психометрия. В конце концов у каждого есть определенные личные качества, напоминает в этой связи журнал. Онлайн-тесты проходили испытание на практике и оптимизированы с учетом особенностей разных культур Оценка личностных качеств — сфера далеко не новая. Психометрия пытается сделать ее наукой. EFL начинала свою деятельность как исследовательская группа в Гарвардском университете. Модель, которую применяет ее ближайший конкурент Creditinfo, создавалась в Кембридже. Онлайн-тесты проходили испытание на практике и оптимизированы с учетом особенностей разных культур. Фильтрация данных помогает выработать некоторые шаблоны. Например, исследования EFL показали, что молодые оптимисты представляют повышенный риск, а на пожилых вполне можно положиться. Умная модель сокращает случаи обмана. Не существует однозначно «правильных» ответов. Результаты перепроверяются на отсутствие противоречий. Программа к тому же фиксирует движения компьютерной мышки, чтобы уловить признаки нерешительности при ответе на вопрос. И когда системе пытаются солгать, чтобы заслужить кредит, это делается, как правило, весьма предсказуемым образом. Использование психометрии в сочетании с традиционными базами данных позволило на 45% сократить случаи дефолтов The Economist приводит в качестве примера один из контрольных вопросов из теста Creditinfo. Человеку показывают изображения пяти различных напитков и спрашивают, с которым из них он ассоциирует себя. Выбор, падающий на простую воду вместо какого-нибудь шипучего напитка, может свидетельствовать о попытке солгать, говорит Клэр Маккэфери, управляющий директор фирмы в Великобритании. Это, наверное, прозвучит фантастикой, продолжает The Economist, но собраны доказательства, что такая система работает. EFL доводила свою модель до совершенства в ходе испытаний на трех континентах. В одном индонезийском банке использование психометрии в сочетании с традиционными базами данных позволило на 45% сократить случаи дефолтов заемщиков из числа мелких предпринимателей. Исследование, проведенное Всемирным банком и Межамериканским банком развития (Inter-American Development Bank), подтвердило, что модель EFL помогла увеличить заимствования для лиц, не имеющих кредитной истории. Однако, как замечает The Economist в скобках, уже имеющаяся плохая кредитная история не поможет решить проблему, что бы ни показала психометрия. Розничная торговля — самый большой рынок для фирм, занимающихся психометрией Вместе с тем в эффективности метода уже убедились некоторые кредиторы за пределами финансовой сферы. Розничная торговая компания Grupo Monge использует психометрию в Перу для продажи товаров в рассрочку покупателям с низкими доходами. «В большинстве случаев мы становимся первый компанией, которая предоставляет им кредит»,— рассказал журналу Габриель Треллес, возглавляющий перуанскую сеть фирмы. Розничная торговля — самый большой рынок для фирм, занимающихся психометрией. Но постепенно на него подтягиваются микрофинансовые компании и банковские учреждения. Программа EFL была использована для принятия 690 тыс. решений по выдаче кредитов в 27 странах. Психометрию уже удалось интегрировать в процессы кредитования. Более полные данные позволят пойти дальше. Главный исполнительный директор EFL Джаред Миллер, на которого ссылается The Economist, описывает будущее, в котором кредитование практически полностью перейдет в цифровой формат. А данные психометрии будут использоваться в сочетании с записями о сообщениях в социальных сетях и о звонках по мобильному телефону. Многие стартапы уже стремятся сделать их альтернативной базой данных. В качестве примера в статье фигурирует нью-йоркская фирма First Access, которая использует сведения о звонках по мобильной связи для оценки кредитоспособности заемщиков в Танзании. Компании First Access требуется 90 секунд, чтобы узнать, какую сумму можно доверить заемщику О некоторых других перспективных опытах из этой области примерно год назад сообщалось на сайте Bloomberg. Так, алгоритмические модели, разработанные в компании Creditech, могут генерировать до 20 тыс. различных данных от истории покупок, сделанных через интернет, до точного местонахождения владельца сотового телефона в заданный момент. Тогда же рассказывалось, что компании First Access, которая упомянута выше, требуется всего 90 секунд, чтобы узнать, какую примерно сумму можно доверить без особого риска тому или иному заемщику. А в общей сложности в мире на конец прошлого года насчитывалось больше 40 компаний, которые разрабатывают те или иные инновационные методы определения кредитоспособности. Их применение, утверждал тогда один из собеседников Bloomberg, способно на целых 92% сократить расходы финансистов на андеррайтинг. Подобные технологии пока еще в детском возрасте и не в силах заменить кредитные бюро, говорит старший экономист одного из подразделений Всемирного банка Мириам Брюн, которую цитирует The Economist. И лучший способ понять, вернет ли человек кредит,— проверить, как он погашал предыдущие задолженности. Однако кредитные бюро развиваются медленнее, чем современные технологии. И кредиторы найдут еще много способов заглянуть в душу клиента, говорится в заключение в статье.

Смотрите также:


Комментарии
Минимальная длина комментария - 50 знаков. комментарии модерируются
Комментарии для сайта Cackle
Яндекс.Метрика Top.Mail.Ru
Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика