Перейти к основному содержанию

1 просмотр

Как кредиторы используют цифровой след казахстанцев

Рассказывает генеральный директор МФО «Solva»

Микрофинансовые организации начали создавать цифровой профиль клиента, который помогает оценивать его платежеспособность и уберегает от мошенничества. Каковы особенности новой технологии?

Цифровые кредиты завоевывают все большую популярность среди казахстанцев. Возможность получить заем за пару минут, не выходя из дома, привлекает прогрессивное население. 

Какой бы простой ни казалась процедура выдачи таких кредитов, каждому впервые выданному из них предшествует масштабная проверка. Своих заемщиков компания-кредитор знает, что называется, в лицо, создавая уникальный цифровой профиль каждого клиента. Это позволяет быстрее идентифицировать пользователя, что экономит компании средства на проведение проверки, а для клиента оборачивается беспрецедентно быстрым принятием решения по кредиту. При этом такой профиль является собственностью кредитора, поэтому переживать за сохранность данных нет причин – доступ к данным для третьих лиц закрыт.

Впрочем, для того чтобы эта система эффективно работала, сервисам по цифровому кредитованию необходимо постоянно находиться на острие технического прогресса, в целях защиты заемщиков от злоумышленников.

Грубые взломы персональной почты или чуть более элегантное хищение личных данных при помощи фишинговых сайтов – одни из немногих примеров того, как мошенники могут получить доступ к конфиденциальным данным любого подключенного к сети интернет-пользователя, ко всем цифровым аспектам жизни человека и к его деньгам.

В цифровом альтернативном кредитовании для защиты используют врожденные биометрические данные, так как они остаются неизменными на протяжении всей жизни человека и подделать их практически невозможно. При этом, говоря о биометрии, важно отметить, что речь идет не о сканировании отпечатков пальцев или сетчатки глаза, а о поведенческой биометрии, не требующей как дополнительных внешних устройств, так и специальных действий самого пользователя для аутентификации. Поведенческая биометрия позволяет проводит так называемую в зарубежной практике continuous authentication, то есть бесшовную непрерывную аутентификацию. Но для этого системе нужен поведенческий образец – «слепок», с которым в режиме реального времени будет сравниваться поведение пользователя.

Для создания цифрового профиля клиента финтех-компании используют целый ряд современных инструментов, в первую очередь скоринг, основанный на анализе большого объема данных о заемщике, которые в сумме дают полную картину о его характере, склонностях и позволяют выявлять потенциальных мошенников.

Речь идет, например, о специфическом поведении клиента при работе с клавиатурой компьютера или мобильного устройства об особенностях взаимодействия с мышкой, о том, как быстро человек вводит данные, как нажимает на клавиши, сколько времени занимают паузы между вводом имени и данных удостоверяющего личность документа. Учитывается и многое другое, что формирует так называемый поведенческий паттерн, который затем в виде цифрового слепка попадает в базу данных компании.

Важно, что подобный цифровой профиль клиента не представляет каких-либо рисков для пользователя, скорее наоборот, ведь чем лучше кредитор знает своего заемщика, тем более доверительные между ними отношения, а значит, получить очередной заем можно быстрее.

На основании базы цифровых профилей Solva удалось выяснить, что их клиент в столичном регионе и в Алматы отличается от типичного заемщика в регионах страны. В первом случае это, как правило, мужчина или женщина с высшим образованием в возрасте от 28 до 45 лет, производящий большую часть ежедневных операций онлайн (регулярные платежи, регистрации, покупки), активно использующий социальные сети и мессенджеры, с беглым клавиатурным почерком. В регионах Казахстана клиенты компании в большей степени представляют собой индивидуальных предпринимателей и самозанятых граждан, также являющихся активными пользователями социальных сетей и мессенджеров, но с меньшей вовлеченностью в систему онлайн-платежей и с не всегда столь же высоко развитыми компьютерными навыками.

Таким образом, стоит отметить, что сбор и анализ общедоступных данных в случае с выдачи микрозаймов является полезной практикой МФО, нацеленной на предоставление качественного сервиса и защиту клиентов.

1375 просмотров

Как ERM автоматизирует работу с банковскими рисками

Мнение СЕО Prime Source Евгений Щербинин

Фото: Shutterstock

Начало года в любой отрасли сопровождается оценкой влияния рисков, которые ожидают бизнес, на запланированные показатели ближайших 12 месяцев.

Например, инвестиционный банк Morgan Stanley в своем отчете о глобальных рисках 2020 года отмечает, что за последние 12 месяцев 20 мировых ЦБ смягчили монетарную политику. «Средневзвешенная процентная ставка может достигнуть семилетнего минимума уже в марте 2020 года. Ослабление торговой напряженности и успешный ход переговоров между США и Китаем – эти два фактора в совокупности станут мощными драйверами роста», – говорится в отчете инвестбанкиров.

То есть риски – это не только предполагаемые провалы, но и возможности роста. И чем больше становится бизнес, тем чаще топ-менеджменту приходится сталкиваться с рисками – они усиливаются вместе с ростом компании. Особенно актуальны риски для банкиров, к которым со стороны регуляторов выдвигается все больше требований по условиям ведения бизнеса.

Глобальный фон банковского рынка Казахстана сегодня определяется рядом крупных событий, в которые втянуты все игроки финансовой отрасли страны.

Во-первых, в Казахстане идет внедрение международных стандартов финансовой отчетности (МСФО 9), которые регламентируют бухгалтерский учет финансовых инструментов и расчет провизий в соответствии с прогнозными рыночными показателями. Во-вторых, в Казахстане заканчивается оценка качества активов банков (AQR), включая адекватность оценки активов и залогового обеспечения и связанных с ними резервов, для повышения прозрачности банковских рисков. В-третьих, в Казахстане формируется спрос на новый подход к рассмотрению рисков компании –  интегрированную систему управления рисками ERM (Enterprise Risk Management). Причем последнее вытекает из двух предыдущих событий.

ERM – это комплексная интегрированная система управления рисками для достижения бизнес-целей: снижения непредвиденной волатильности прибыли и увеличения стоимости предприятия.

Современная структура банковской ERM состоит из семи компонентов, каждый из которых должен быть разработан и связан друг с другом, чтобы работать как единое целое.

Первый компонент. Корпоративное управление – это выстраивание определенных обязанностей совета директоров и высшего руководства с точки зрения организационных процессов и эффективного управления рисками компании.

Второй. Линейное управление – согласование бизнес-стратегий с корпоративной политикой риска при поиске новых возможностей для бизнеса и роста. Риски бизнес-операций должны быть полностью оценены и включены в ценообразование и показатели прибыльности при реализации бизнес-стратегии. В частности, ожидаемые убытки и стоимость капитала риска должны быть включены в цену продукта или требуемой доходности инвестиционного проекта.

Третий. Активное управление портфелем. Эта концепция применяется ко всем рискам внутри организации для их агрегации, учета их эффектов и мониторинга концентрации.

Четвертый. Передача риска – снижение нежелательных или концентрированных рисков, а также хеджирование рисков внутри портфеля. Чтобы снизить нежелательные риски, руководство должно на постоянной основе оценивать производные, страховые и гибридные продукты и выбирать из них наиболее эффективную альтернативу.

Пятый. Аналитика рисков – количественная оценка риска для дальнейшего анализа и отчетности. Например, если руководство хочет снизить риски, можно использовать аналитику риска для определения наиболее эффективного способа достижения той или иной цели.

Шестой. Технологические и информационные ресурсы улучшают качество данных для поддержки процессов анализа и отчетности.

Седьмой. Управление отношениями с заинтересованными сторонами повышает прозрачность рисков в отношениях компании с основными заинтересованными сторонами, что имеет важное значение для составления кредитных рейтингов, а также для внешнего анализа деятельности компании и принятия кредитных решений.

Все эти компоненты, собранные в одну систему, позволяют руководству банка адекватно оценить свои риски перед принятием того или иного бизнес-решения. Однако названные компоненты лишь структура, которая заполняется данными.

И на этом этапе могут возникнуть дополнительные проблемы типа неактуальности или неточности данных, децентрализации источников информации и подобного. Все эти вопросы снимаются благодаря технологиям.

Тем не менее в целом ERM решает проблему фрагментарного восприятия разных видов рисков на уровне отдельных структурных подразделений. При новом подходе риск-менеджеры и все заинтересованные подразделения компании могут оценивать риски в масштабах всего предприятия.

Читайте нас в TELEGRAM | https://t.me/kursivkz

drweb_ESS_kursiv.gif