Алгоритм станет андеррайтером Сбербанка и будет принимать решения о платежеспособности заемщиков, анализируя их «цифровые следы» в соцсетях. Это не фрагмент из новой книги Пелевина, а реальность, которая наступит уже в следующем году.
Сбербанк в 2018 году планирует запустить модель скоринга заемщиков по психологическому портрету, который определяется на основании «цифровых следов».
В основе сбербанковских разработок лежит технология, которая, как считается, была использована в ходе таргетированной предвыборной кампании Дональда Трампа в США. С помощью «цифровых следов» оцениваются психологические особенности человека и прогнозируется его поведение.
Согласно данным стэнфордских исследований, после анализа десяти лайков алгоритм может описать личность человека лучше, чем его коллега; после 70 лайков — лучше, чем друг; после 150 лайков — лучше, чем родственник; и после 300 лайков — лучше, чем супруг.
Внедрение дополнительных методик оценки заемщиков позволит уменьшить невозвраты. Поэтому банкам выгодно вкладываться в разработку подобных технологий.
У банков есть самый главный инструмент для скоринга — доступ к денежным трансакциям. И это будет основным аргументом при принятии решений, считает генеральный директор аналитического агентства Scorista Мария Вейхман. «Лучшие «цифровые следы» для скоринга — это следы денежных трансакций, то есть движение по банковскому счету или счетам (деньги предсказывают деньги, интернет-принт предсказывает потребление Интернета и время зависания в нем).