Аналитика

С приходом пандемии наша жизнь сильно изменилась. С этим не поспоришь – кризис коснулся всех. В этой статье мы расскажем о том, какие изменения мы наблюдаем в нашем бизнесе, и как это повлияло на целеполагание МФО и обслуживающие их сервисы, такие как СКОРИСТА.

СКОРИСТА – сервис оценки кредитоспособности заёмщиков для микрофинансовых компаний, который помогает увеличить доход, поднять уровень одобрения заявок, сократить потери от дефолтов и ускорить возврат оборотного капитала. Мы делаем: библиотеки переменных и таргетов; механизмы скоринга, андеррайтинга, базовой верификации и антифрода; алгоритмы принятия решения и др.

 

РЫНОК IL&PDL КРЕДИТОВАНИЯ

Как мы видим из Таблицы №1, рост рынка кредитования, представленного «длинными» (Installment) и «короткими» (PDL) займами, постепенно снижается, а после прихода пандемии, вообще составил всего 12–15% с начала 2020 года по настоящее время.

Процентная ставка продолжает держаться на уровне 1% и менее. Стоимость «лида» значительно повысилась по отношению к предыдущим годам. Кроме того, качество заемщика испортилось (см. «Средний скоринговый балл»).

Таблица №1

 

Кроме того, после прихода пандемии, мы все наблюдаем совершенно закономерную картину: застой производства и торговли, увеличение безработицы, снижение уровня жизни населения и уровня заработной платы. Это всё, соответственно, привело к понижению маржинальности практически любого бизнеса и повышению конкуренции. Микрокредитование не стало исключением.

 

ЗАДАЧИ ОЦЕНКИ ЗАЁМЩИКОВ В РАЗНЫЕ ПЕРИОДЫ

До прихода пандемии (2012 - конец 2019 гг.). нашей главной задачей было решить, стоит выдавать заём тому или иному заёмщику или нет. То есть, приоритетом было определить, какие заёмщики хорошие, а какие – плохие.

Сейчас же главной задачей стало не только понять, вернёт ли заёмщик заём или нет, но и определить, какую сумму выдать, чтобы заёмщик вернул заём с максимальной доходностью и с просрочкой не более 30 дней (см. Таблица №2).

Таблица №2

 

МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ЗАЁМЩИКА

Если проанализировать инструментарий, который наша команда задействует для прогнозного моделирования, то и тут мы можем отметить существенные изменения. Раньше мы использовали задачи классификации, а сейчас – регрессии. Как известно, задачи классификации прогнозного моделирования отличаются от задач регрессионного прогнозного моделирования, хотя иногда встречаются и некоторые совпадения между этими двумя алгоритмами.

*Классификация - это задача прогнозирования метки дискретного класса.

*Регрессия - это задача прогнозирования непрерывного количества.

В настоящее время в сервисе Скористы также реализованы следующие алгоритмы машинного обучения: линейная регрессия, дерево решений, ансамблирование.

 

ПОДВЕДЁМ ИТОГИ

Исходя из вышесказанного, можно выделить 3 основные задачи, которые мы и наши коллеги ставим при оценке заёмщиков в постковидный период:

1. Одобрение большего количества заявок,

2. Размещение денег с наибольшей доходностью,

3. Обеспечение возврата оборотного капитала в кратчайшие сроки.

Продолжайте следить за нашими обновлениями и узнавайте первыми обо всех изменениях и новостях компании СКОРИСТА!