Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.
Оценка добросовестностизаемщика в розничномкредитовании (fraud-scoring)на основе психосемантическихметодов                ...
Содержание • Понятия • Традиционный кредитный скоринг • Идея • Реализация • Эксперимент • Потенциальные потребители • Спос...
Основные понятия•    Кредитный скоринг - метод классификации заемщиков на     различные группы, когда необходимая характер...
Скоринг в микрофинансовыхорганизациях• По паспорту• По трудовой книжке• По родственникам• Визуальная оценка Страница 4    ...
ИдеяУ добросовестных и недобросовестных заемщиковразное отношение к кредиту/займуЭто различие можно выявить психосемантиче...
РеализацияПри оформлении кредитазаемщик заполняет                Заполнение                                 анкетыпсихосем...
Пример интерфейса Страница 7         15.04.2013
Пример вопросов анкеты Страница 8              15.04.2013
Описание анкеты • от 30 до 50 пунктов • время заполнения – 3-10 минут • пункты меняются для разных  социально-демографичес...
Принятие решения На основе анкетных данных профиль заемщика сравнивается с эталонной моделью добросовестного и недобросове...
Причины невозврата• Планируемый невозврат• Непредвиденный невозврат                Предложенная психосемантическая        ...
Варианты решений               Оценка                    Решение    «Хороший» заемщик           Выдаем кредит    «Плохой» ...
Проверка точности психосемантического скорингав системе розничного кредитованияЭКСПЕРИМЕНТ  Страница 13                   ...
Сбор данных для модели947 заемщиков при получении товарного кредита вдвух городах России в магазинах бытовой техникипроход...
ЭкспериментИз данных по 947 заемщикам мы:1. случайным образом выбирали от 20 до 200 анкет2. делали оценку этих заемщиков п...
Проверка 1. N=20 человекПри проверке на случайной выборке: N=20 человек из 947Дали кредит 70% обратившимся, отказали 30%.В...
Проверка 2. N=50 человекПри проверке на случайной выборке N=50 человек из 947Дали кредит 84% обратившимся, отказали 16%Вер...
Проверка 3. N=99 человекПри проверке на случайной выборке N=99 человек из 947Дали кредит 76% обратившимся, отказали 24%.Ве...
Проверка 4. N=200 человек При проверке на случайной выборке N=200 человек из 947 Дали кредит 70% обратившимся, отказали 30...
Выводы по эксперименту• Добавление психосемантического скоринга  увеличивает точность обычного кредитного  скоринга до 98,...
Возможность коммерческой реализации идеипсихосемантического он-лайн скоринга в системе розничногокредитования и микрофинан...
Потенциальные потребители• Организации микрофинансирования• Организации, предоставляющие займы on-line• Банки, занимающиес...
Традиционный розничный кредит Объем розничного кредитования в России 2012 г. составил около 6000 млрд рублей Ежегодный рос...
Займы в микрофинансовых организациях •    В России в 2012 г. выдано порядка 2-3 млн микрозаймов на      сумму (по разным о...
Конкурентные технологии оценкиОценка он-лайн по кредитной истории: дорого!   – 200 рублей – проверка 1 заемщика   – 9000 р...
В чем ценность?Снижение рисков:• точность оценки возврата кредита до 98,7%• исключается «человеческий фактор» (давать  «св...
В чем ценность?Экономия времени:• 1-3 минуты для принятия решенияЭкономия денег:• не требуется офис, оценка происходит on-...
Процентные ставки34% - экспресс-кредит в магазине180% - ломбард260-1000% - займы в микрофинансовой организацииСнижение рис...
Способы реализации системы• Как элемент уникального интернет-продукта –  системы on-line микрокредитования• Как дистанцион...
В чем инвестиционнаяпривлекательность?• Срок реализации до 6 месяцев• Срок окупаемости от 1 года• Масштабируемость• Возмож...
В чем инвестиционнаяпривлекательность?• Определенный круг потребителей  –   Микрофинансовые организации  –   Кредитные орг...
Препятствия внедрения• Требуется формирование исходной базы данных  на 1000 выданных кредитов• Инертность кредитных органи...
Риски безопасности•    «Слив» базы данных у провайдера•    Сознательная порча базы данных у провайдера•    Внедрение прогр...
Риски реализации•    Недостаточно ассоциаций•    Мало данных по группам о недобросовестных заемщиках•    Возможно придется...
Что предстоит сделать?• Проектирование и реализация дружелюбного  интерфейса для клиента• Проектирование и реализация базы...
2 варианта тестирования1) проверка на старой модели заемщика, которую мы делали в 2008 году для    краткосрочных кредитов ...
ПубликацииСеменов М.Ю., Семенова И.И. Возможности психологическихсредств оценки добросовестности кредитозаемщика врознично...
Разработчики системыСеменов Михаил Юрьевич, кандидат психологическихнаук, эксперт в области экономической психологии ипсих...
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

Скоринг в микрофинансовой организации

3,554 views

Published on

Оценка добросовестности заемщика в розничном кредитовании и микрофинансировании (Fraud-scoring) на основе психосемантических методов.
Метод: у добросовестных и недобросовестных заемщиков разное отношение к кредиту/займу. Это различие можно выявить психосемантическими методами по индивидуальным системам значений. Мы провели эксперимент и подтвердили наше предположение.
В настоящее время мы ищем пути для коммерческой реализации метода

  • Be the first to comment

Скоринг в микрофинансовой организации

  1. 1. Оценка добросовестностизаемщика в розничномкредитовании (fraud-scoring)на основе психосемантическихметодов 15.04.2013
  2. 2. Содержание • Понятия • Традиционный кредитный скоринг • Идея • Реализация • Эксперимент • Потенциальные потребители • Способы реализации • Выгоды и ограничения • План действий Страница 2 15.04.2013
  3. 3. Основные понятия• Кредитный скоринг - метод классификации заемщиков на различные группы, когда необходимая характеристика не известна (вернет ли кредит), однако, известны другие характеристики, которые каким-либо образом связаны с интересующей• Психосемантика - область психологии, изучающая индивидуальную систему значений, которая влияет на процессы мышления, памяти, принятия решений и т. д. Страница 3 15.04.2013
  4. 4. Скоринг в микрофинансовыхорганизациях• По паспорту• По трудовой книжке• По родственникам• Визуальная оценка Страница 4 15.04.2013
  5. 5. ИдеяУ добросовестных и недобросовестных заемщиковразное отношение к кредиту/займуЭто различие можно выявить психосемантическимиметодами по индивидуальным системам значений мы провели эксперимент и подтвердили наше предположение Страница 5 15.04.2013
  6. 6. РеализацияПри оформлении кредитазаемщик заполняет Заполнение анкетыпсихосемантическую анкетуДанные тут же обрабатываются Оценка заемщикаon-line Решение оРезультат: оценка заемщика «+» выдаче / отказе вили «-» кредите Страница 6 15.04.2013
  7. 7. Пример интерфейса Страница 7 15.04.2013
  8. 8. Пример вопросов анкеты Страница 8 15.04.2013
  9. 9. Описание анкеты • от 30 до 50 пунктов • время заполнения – 3-10 минут • пункты меняются для разных социально-демографических групп • в анкете заложена система защиты против «подбора ключа» Страница 9 15.04.2013
  10. 10. Принятие решения На основе анкетных данных профиль заемщика сравнивается с эталонной моделью добросовестного и недобросовестного заемщика Страница 10 15.04.2013
  11. 11. Причины невозврата• Планируемый невозврат• Непредвиденный невозврат Предложенная психосемантическая система может распознавать только первый тип, т.е. Fraud-scoring Страница 11 15.04.2013
  12. 12. Варианты решений Оценка Решение «Хороший» заемщик Выдаем кредит «Плохой» заемщик Не выдаем кредит «Не понятно»* Не выдаем кредит* - оценка «не понятно» возникает в случаях, когда не достаточноданных по определенной подгруппе заемщиков или когда профильзаемщика нельзя отнести к положительному или отрицательному Страница 12 15.04.2013
  13. 13. Проверка точности психосемантического скорингав системе розничного кредитованияЭКСПЕРИМЕНТ Страница 13 15.04.2013
  14. 14. Сбор данных для модели947 заемщиков при получении товарного кредита вдвух городах России в магазинах бытовой техникипроходили традиционную процедуру кредитногоскоринга и дополнительно заполнялипсихосемантическую анкетуСпустя 6 месяцев мы получили от банкаинформацию о том, как заемщики выплачиваюткредит: 880 выплачивали вовремя, а 67 заемщиковне платили по кредиту Страница 14 15.04.2013
  15. 15. ЭкспериментИз данных по 947 заемщикам мы:1. случайным образом выбирали от 20 до 200 анкет2. делали оценку этих заемщиков по модели на основе психосемантического метода3. предлагали решение о выдаче кредита4. сравнивали наше решение с реальным поведением заемщика5. оценивали правильность нашего решения (угадали/не угадали) Страница 15 15.04.2013
  16. 16. Проверка 1. N=20 человекПри проверке на случайной выборке: N=20 человек из 947Дали кредит 70% обратившимся, отказали 30%.Вернули – 65%.Не вернули – 5%. Страница 16 15.04.2013
  17. 17. Проверка 2. N=50 человекПри проверке на случайной выборке N=50 человек из 947Дали кредит 84% обратившимся, отказали 16%Вернули – 80%Не вернули – 4% Страница 17 15.04.2013
  18. 18. Проверка 3. N=99 человекПри проверке на случайной выборке N=99 человек из 947Дали кредит 76% обратившимся, отказали 24%.Вернули – 75%.Не вернули – 1%. Страница 18 15.04.2013
  19. 19. Проверка 4. N=200 человек При проверке на случайной выборке N=200 человек из 947 Дали кредит 70% обратившимся, отказали 30%. Вернули – 69,5%. Не вернули – 0,5%. Страница 19 15.04.2013
  20. 20. Выводы по эксперименту• Добавление психосемантического скоринга увеличивает точность обычного кредитного скоринга до 98,7%• Уменьшается число выданных кредитов на 25%• С увеличением числа выданных кредитов и накоплением данных для модели, т.е. по мере самообучения, растет точность прогноза и увеличивается доля выданных кредитов• Возможности оценки только психосемантическим способом требуют отдельной проверки Страница 20 15.04.2013
  21. 21. Возможность коммерческой реализации идеипсихосемантического он-лайн скоринга в системе розничногокредитования и микрофинансированияSTART UP Страница 21 15.04.2013
  22. 22. Потенциальные потребители• Организации микрофинансирования• Организации, предоставляющие займы on-line• Банки, занимающиеся розничным кредитованием• Торговые сети, продающие товар с рассрочкой платежа• Системы взаимного кредитования Страница 22 15.04.2013
  23. 23. Традиционный розничный кредит Объем розничного кредитования в России 2012 г. составил около 6000 млрд рублей Ежегодный рост с 2010 года - около 40%* планируемый невозврат розничных кредитов – 11%Доля просроченной задолженности в розничном кредитовании в2011 г. (% в портфеле ссудной задолженности) - 5,7% * * По данным Euromonitor International. Страница 23 15.04.2013
  24. 24. Займы в микрофинансовых организациях • В России в 2012 г. выдано порядка 2-3 млн микрозаймов на сумму (по разным оценкам) от 15 до 50 млрд рублей * – рост в среднем около 50-100% в год * • 1183 МФО на 1 января 2012 г. по реестру ФСФР ** – на 1 июля 2011 года насчитывалось всего 192, за полгода рост в 5 раз • Невозврат: – малые города – до 20% – крупные города – до 50% * Российская газета, http://www.rg.ru/2013/01/29/mikrozaymi.html ** http://www.eg-online.ru/news/164555/ Страница 24 15.04.2013
  25. 25. Конкурентные технологии оценкиОценка он-лайн по кредитной истории: дорого! – 200 рублей – проверка 1 заемщика – 9000 рублей – установка 1 интерфейсаПо данным судебных приставов: нет «новичков» и находящихся в процессеОценка по социальной активности в интернете: мошенничество! Страница 25 15.04.2013
  26. 26. В чем ценность?Снижение рисков:• точность оценки возврата кредита до 98,7%• исключается «человеческий фактор» (давать «своим») за счет автоматизации взаимодействия заемщика и кредитной организации• специальная защита от «подбора ключа» и «хорошей анкеты» Страница 26 15.04.2013
  27. 27. В чем ценность?Экономия времени:• 1-3 минуты для принятия решенияЭкономия денег:• не требуется офис, оценка происходит on-line• не требуется специально обученный персонал• снижаются затраты на работу с просроченной задолженностью• дешевле оценки по кредитной истории Страница 27 15.04.2013
  28. 28. Процентные ставки34% - экспресс-кредит в магазине180% - ломбард260-1000% - займы в микрофинансовой организацииСнижение риска невозврата –это возможность снижения % ставки Страница 28 15.04.2013
  29. 29. Способы реализации системы• Как элемент уникального интернет-продукта – системы on-line микрокредитования• Как дистанционная услуга по оценке добросовестности заемщика для любых кредитных организаций (SaaS) Страница 29 15.04.2013
  30. 30. В чем инвестиционнаяпривлекательность?• Срок реализации до 6 месяцев• Срок окупаемости от 1 года• Масштабируемость• Возможность использования в странах Европы• Начальные инвестиции порядка $50.000 Страница 30 15.04.2013
  31. 31. В чем инвестиционнаяпривлекательность?• Определенный круг потребителей – Микрофинансовые организации – Кредитные организации, предоставляющие займы on-line – Банки, занимающиеся розничным кредитованием – Торговые сети, продающие товар с рассрочкой платежа – Системы взаимного кредитования• Понятная система продвижения – Личные продажи Страница 31 15.04.2013
  32. 32. Препятствия внедрения• Требуется формирование исходной базы данных на 1000 выданных кредитов• Инертность кредитных организаций на внедрение инноваций Страница 32 15.04.2013
  33. 33. Риски безопасности• «Слив» базы данных у провайдера• Сознательная порча базы данных у провайдера• Внедрение программы-вируса для автоматического подбора ключа• Многократный ввод данных с одного IP-адреса для подбора ключа• Утечка кода программы для дешифровки и получение алгоритмов расчета• Массовое распространение через интернет анкет, получивших положительное решение• Разрыв связи во время заполнения анкеты Страница 33 15.04.2013
  34. 34. Риски реализации• Недостаточно ассоциаций• Мало данных по группам о недобросовестных заемщиках• Возможно придется адаптировать семантику под каждую группу заемщиков• Сопротивление со стороны заемщиков: необычное отпугивает Страница 34 15.04.2013
  35. 35. Что предстоит сделать?• Проектирование и реализация дружелюбного интерфейса для клиента• Проектирование и реализация базы данных и системы обеспечения безопасности• Анкетирование реальных клиентов (около 1000 чел.) и построение модели• Проверка модели Страница 35 15.04.2013
  36. 36. 2 варианта тестирования1) проверка на старой модели заемщика, которую мы делали в 2008 году для краткосрочных кредитов (3-6 месяцев) в местах продаж.МФО/банк запускает 100 анкет при выдаче кредита, мы на старой модели ихобрабатываем и даем ответ: "хороший заемщик", "плохой заемщик", "не понятно".Сравниваем нашу оценку с реальным поведением заемщика и получаем оценку точностипрогноза• Возможный источник ошибки - старая модель заемщика.2) проверка на новой модели заемщика.МФО/банк запускает 1200 анкет при выдаче кредита. Затем нам передает 1000 анкет и результаты поведения заемщиков (вернул-не вернул). Мы делаем новую модель заемщика для МФО/банка.Затем мы на новой модели обрабатываем 200 анкет, по которым у нас нет сведений, и даем ответ: "хороший заемщик", "плохой заемщик", "не понятно". МФО/банк сравнивает нашу оценку с реальным поведением последних 200 заемщиков и получаете оценку точности прогноза. Страница 36 15.04.2013
  37. 37. ПубликацииСеменов М.Ю., Семенова И.И. Возможности психологическихсредств оценки добросовестности кредитозаемщика врозничной торговле // Омский научный вестник (The Omskscientific bulletin).—2010. —№ 5(91). — С. 134-136.Семенова И.И., Андиева Е.Ю. О построении психологическогопрофиля заемщика для оценки рисков в сферепотребительского кредитования // Управление риском.–2008.–№1(45).– С.56-63.и др. Страница 37 15.04.2013
  38. 38. Разработчики системыСеменов Михаил Юрьевич, кандидат психологическихнаук, эксперт в области экономической психологии ипсихологии денегhttp://musemenov.narod.ru/ mob.+7-919-009-77-37Семенова Ирина Ивановна, кандидат техническихнаук, эксперт в области системного анализа и баз данныхhttp://semenova.pro mob.+7-919-000-11-74Андиева Елена Юрьевна, кандидат технических наук,эксперт-аналитик Страница 38 15.04.2013

×