Big Data для оценки кредитоспособности в Novum Bank

Хороший пример того, как большие данные преобразовали балльную оценку платежеспособности, продемонстрирован в Novum Bank.

Для оценки заявлений на кредиты компания Novum Bank (Нидерланды) недавно начала использовать аналитическое программное решение Dell STATISTICA.

Представьте, что вы предоставляете клиентам кредиты (микрокредиты), и кто-то хочет на время получить у вас несколько сотен евро. Как определить, выгодно ли иметь дело с этим клиентом? Для Йопа Брёйнзейла, главного специалиста компании Novum Bank по оценке рисков, это самый будничный вопрос.

Novum Bank ежедневно предоставляет микрокредиты на небольшие суммы (от 100 до 600 евро) клиентам, не представляющим интереса для традиционных банков из-за высокой степени риска. Поэтому для этого банка большое значение имеет правильное и хорошо отрегулированное управление кредитными рисками.

С недавних пор Novum Bank использует для оценки кредитных обращений аналитический программный пакет STATISTICA компании StatSoft (теперь часть Dell). В этом интервью Йоп Брёйнзейл (Joop Bruinzeel), главный специалист по оценке рисков, расскажет о микрокредитовании, важности балльной оценки платежеспособности и использовании аналитического программного обеспечения.

В чем заключается ваша работа в Novum bank?

Йоп: Novum bank был основан на Мальте и имеет полную европейскую банковскую лицензию. Мы специализируемся в области обслуживания платежей: в частности кредитные и дебитовые карты. Наши продукты признаются во всех европейских странах. В настоящее время мы в основном представлены в Германии, там наши продукты можно встретить почти на каждой заправочной станции.

В плане кредитования мы ориентированы в основном на высокорисковые и краткосрочные займы. На данный момент мы активно развиваем бизнес в Голландии, Польше и Испании. Последние полтора года я был членом совета директоров банка, мне приходилось отвечать за кредитные риски, связанные с двумя областями - кредитованием частных лиц и рисковой аналитикой транзакций, осуществляемых по дебитовым картам.

Что сейчас происходит на рынке микрокредитования? В чем ваше конкурентное преимущество?

Йоп: Мы работаем в особых условиях, так как ни один другой банк не предоставляет такого рода краткосрочное кредитование. Обычные банки считают слишком высоким риск в микрокредитовании, а прибыль слишком малой. Также для большинства банков характерна другая структура распределений средств. Мы убрали все лишнее на наш взгляд и инвестировали в технологии. Наше партнерство со StatSoft является логическим продолжением нашей стратегии. В настоящее время мы способны предоставлять гораздо лучшую оценку риска, особенно в случае портфолио со сложными профилями риска. Комбинация – ничего лишнего в структуре банка и новейших технологий анализа данных вселяет уверенность, что мы способны добиться поставленных целей, даже в условиях высоко конкурентного рынка.

Как вы усовершенствовали управление кредитными рисками в Novum банке?

Йоп: Всего лишь 18 месяцев назад мы все еще сильно зависели от человеческого фактора. Увеличение сфер влияния банка в нескольких странах заставило перейти к более профессиональному и качественному подходу. Более того, с началом сотрудничества со StatSoft, скоринг играет наиважнейшую роль.

Не могли бы вы объяснить, в чем конкретно заключается значимость кредитного скоринга?

Йоп: Кредитный скоринг жизненно необходим для нас. Граница между хорошими заемщиками и теми, кто не вернет кредит, очень неопределенная. Легко допустить ошибки, которые обернутся большими потерями для банка.

Говоря на языке статистики, мы на этом рынке зарабатываем благодаря закону больших чисел. Построение и тестирование скоринговых моделей обычно занимает несколько месяцев до момента получения результатов. Если процесс моделирования не является легко управляемым и интерпретируемым, то спустя 6 месяцев вы можете обнаружить, что принимали ряд неверных решений, повлекших серьезные денежные потери. Кредитный скоринг для нас по умолчанию самый важный этап, так как мы работаем с клиентами с высоко рискованными профилями. Кроме того, нашими клиентами являются жители нескольких стран и заключения делаются на основании разных характеристик. И наконец стоит упомянуть, что мы работаем и принимаем решения в реальном времени, т.е. потенциальный заемщик почти сразу получает ответ по своему запросу – одобрена заявка или нет.

Почему вы выбрали STATISTICA?

Йоп: До того, как начал работать в Novum bank, я имел возможность заниматься анализом данных в области микрокредитования в другой компании, где также весьма успешно использовали STATISTICA. Когда совет директоров Novum bank принял решение повысить уровень управления кредитными рисками, то STATISTICA оказалась очевидным и логическим решением поставленных задач.

Какой функционал Вы используете и в чем его удобство на практике?

Йоп: В основном мы используем STATISTICA для построения скоринговых моделей. Это помогает оценить вероятность дефолта заемщика. Несмотря на то, что мы используем классические методы, такие как логистическая регрессия, основное внимание мы уделяем применению алгоритмов Data Mining, таких как Boosted Trees и Random Forrest. На этапе подготовки данных программа способна выделять наиболее значимые предикторы, т.е. характеристики клиента главным образом влияющие на его платежеспособность, на мой взгляд, это один из самых полезных инструментов STATISTICA. После построения нескольких моделей, мы выбираем лучшую и тестируем ее на исторических данных. Программа позволяет увидеть в денежном эквиваленте, чему равнялась бы прибыль, если бы портфолио формировали на основании модели, полученной с помощью STATISTICA.

Что вам нравится в программе STATISTICA?

Йоп: Прелесть STATISTICA в том, что она дает возможность тестировать построенные модели на ранее сформированных портфолио (так называемый backtesting). Шаблон анализа в программе позволяет вносить свои коррективы в модели, не перестраивая их целиком, что помогает учитывать политику банка и изменение внешних факторов, ранее не рассматриваемых, и добиваться лучших результатов.

Не могли бы вы приподнять завесу для своих клиентов и рассказать о процессе отбора заявок?

Йоп: Мы полностью соблюдаем все предписания голландского регулятора AFM (Autoriteit Financiele Markt). Стандартные требования для заемщиков таковы: не младше 21 года, наличие информации о доходах, документ, удостоверяющий личность. В дополнение, есть еще двадцать параметров, которые мы могли бы использовать для принятия решения. Я имею в виду здесь то, что, например, мы можем учитывать в модели возраст, а можем и не брать его в расчет, также и с семейным статусом. Многое определяют исторические данные, они показывают, что на самом деле влияет на платежеспособность наших клиентов. Также мы можем обращать внимание на не самые очевидные вещи, такие как время подачи заявки. STATISTICA способна учитывать все эти параметры в построенной модели. В результате получается некоторый скоринговый балл, на основании которого принимается решение – одобрить заявку, либо же отклонить.

Как вы боретесь с мошенничеством?

Йоп: Мы работаем с каждым случаем в отдельности, сверяем указанный в анкете возраст, с данными из паспорта, проверяем подлинность предоставленной информации о доходах. В дальнейшем мы планируем автоматизировать данные процессы контроля, так как они являются весьма затратными.

Сколько времени ушло на внедрение STATISTICA?

Йоп: Здесь есть масса нюансов: во-первых, я хорошо представлял, чего я хочу. Плюс двухдневный тренинг по пользованию системой был хорошо проведен и сфокусирован на задачах скоринга и того функционала, который мы планировали использовать. Нам было приятно иметь дело со StatSoft. Всего потребовалось 2,5 месяца на построение хорошо работающей модели, которая продемонстрировала значительное улучшение наших предыдущих результатов на тестовой выборке.

Насколько окупилось данное решение?

Йоп: Пока мы использовали скоринговую модель только на части испанского портфолио. Можно сказать, что мы только в начале нашего пути и намерены продолжить совершенствовать модели.

Ваши планы на будущее?

Йоп: Хотелось бы использовать STATISTICA не только для скоринга, но и в более классических задачах статистической обработки данных. Также существует большое количество способов улучшения имеющихся моделей. Планируется больше применять STATISTICA в области маркетинга. В задачах анализа данных STATISTICA будет играть для нас главную роль.

Марсель Виденбрюгге (Marcel Wiedenbrugge)

Источник Big data for Finance