Пустая история (о кредитном скоринге в социальных сетях)

Алексей Зенин, ведущий аналитик направления «Финансовые институты», рассказал порталу Bankir.Ru о перспективах кредитного скоринга в социальных сетях и дал оценку одному из продуктов для таких услуг — платформе Crediograph. Есть ли будущее у подобных решений? Смогут ли подобные платформы превратить социальные сети из каналов коммуникации с клиентом в каналы продаж банковских продуктов? Насколько успешно это может быть реализовано? Об этом — в статье «Пустая история» на сайте издания.

Решение, несомненно, интересное. Идея подобного продукта сейчас, что называется, «витает в воздухе». Однако, на мой взгляд, практическая ценность данного решения на сегодняшний день сомнительна.

Во-первых, надежная идентификация владельца профиля невозможна. Открытых данных, как правило, недостаточно, чтобы достоверно установить принадлежность страницы соцсети конкретному физическому лицу. К тому же пользователи часто намеренно искажают свои личные данные.

Во-вторых, лишь малая часть сетевого профиля может дать информацию, пригодную для оценки кредитоспособности, и, как правило, эти данные сложны для автоматизированного анализа.

Какая же информация из соцсети значима для кредитного инспектора? Пол, возраст, информация об образовании, о текущем и предыдущем местах работы — все эти данные не обязательны для заполнения и могут быть намеренно заполнены неверно. Однако достоверность указания места работы или учебы можно оценить, сосчитав количество друзей субъекта, у которых оно указано так же.

Значимым критерием платежеспособности потенциального заемщика может служить наличие свежих фото, сделанных на заграничных курортах, — место съемки можно автоматически определить по GPS-тэгу, который добавляют к снимку современные фотокамеры.

На этом можно завершить перечень «положительных» характеристик и перейти к «отрицательным», которых значительно больше. Например, активное участие женщины в сообществах о материнстве и уходе за ребенком может свидетельствовать о том, что в настоящее время она находится в декретном отпуске и неплатежеспособна. К аналогичному выводу можно прийти, обнаружив подписку на группы по поиску работы. Участие в экстремистских сообществах также нежелательно — в этом случае заемщик может внезапно попасть в места не столь отдаленные и лишиться дохода.

При попытке анализа подписок пользователя мы сталкиваемся с проблемой классификации данных. Необходимо автоматически отделять «плохие» группы от «хороших». Критерии классификации должны быть адаптивными — программа должна самообучаться с течением времени. Для разработки качественного алгоритма обучения практически неизбежно придется привлекать высокооплачиваемых кредитных экспертов.

Почти все социальные сети служат для утоления эмоционального голода, удовлетворения потребности в коммуникации и реализации того, чего в реальной жизни не хватает. По этой причине у по-настоящему успешных людей профиль в соцсетях либо заполнен очень скупо и посещается редко, либо вообще отсутствует. Оно и понятно — они самодостаточны, радостей и в реальной жизни хватает. Но критерий «скупости» и отсутствия сведений в профиле, конечно же, не может служить достоверным источником данных для скоринговой системы.

Те, кто пользуется соцсетями регулярно, часто «надевают маску» — ведут себя в виртуальном мире иначе, чем в реальном. Многие склонны приукрашивать информацию о себе. Проект оценки заемщика по сети быстро привлечет внимание мошенников от социальной инженерии. Все это приведет к необходимости «округления» оценки кредитного риска «в большую сторону». В результате процентная ставка по кредитному продукту на основе «социального» скоринга в любом случае будет выше, чем по аналогичным продуктам, использующим стандартную схему оценки.

---

Любые правки этой статьи будут перезаписаны при следующем сеансе репликации. Если у вас есть серьезное замечание по тексту статьи, запишите его в раздел «discussion».

Репликация: База Знаний «Заказных Информ Систем» → «Пустая история (о кредитном скоринге в социальных сетях)»