Рисунок 11. Данные социальных сетей для скоринга
потенциального заемщика
В итоге, по данным НБКИ, оказалось, что качество предсказаний
скоринговой модели после введения в нее данных из соцсетей повышается
в среднем на 5-10%. Поясняя эти данные, Алексей Волков, директор по
маркетингу ПАО «МКБ», г. Екатеринбург, отметил, что на этот показатель
прежде всего повлиял «рост возвратных выдач кредитов».
Впрочем, данные из социальных сетей не могут быть основным
источником сведений, на основании которых принимаются решения.
Причина в том, что ключевой проблемой использования информации из
соцсетей в ходе оценки заемщиков, по мнению эксперта пресс-службы
ВТБ 24 Дианы Манукян, является достоверность информации из соцсетей.
Пока нельзя сказать, что оценка профиля заемщика в соцсетях
является существенным дополнением к существующей системе скоринга.
Однако информация об окружении, ритме жизни, использовании
интернета, интересах заемщика позволяет лучше узнать клиента. С учетом
анализа клиентской базы банка, проведенного во второй главе,
использование социальных сетей ожет способствовать снижению
кредитного риска банка.
Как показал анализ розничного кредитного портфеля, в 2016 – 2018
гг. ПАО «МКБ» столкнулся со снижением спроса на ипотечные кредиты,
которые способны принести банку долговременный доход. Для
привлечения новых клиентов предлагается внедрение двух новых
ипотечных программ.
Учитывая положительный опыт реализации в банке кредита
доверия, а также проблему «серых» доходов, предлагается ипотечный
кредит, который предусматривает предоставление средств на покупку
жилья на первичном и вторичном рынках недвижимости с минимальным