Аналитика

По данным социологов, на 100 жителей России приходится 179 мобильных телефонов. Полтора миллиона наших граждан носят с собой 2-3 активных трубки, каждый четвертый  регулярно пользуется двумя сим-картами, а 35% респондентов разговаривают по телефону от пяти до тридцати минут ежедневно.

 

Степень интегрированности мобильной связи в современную жизнь поражает, поэтому данные сотовых операторов являются невероятно перспективным источником информации для скоринга. Аналитики компании SCORISTA провели серию тестов для проверки предсказательной силы переменных и эффективности скоринговых моделей, построенных на базе данных операторов мобильной связи.

 

Для тестирования использовались данные 2 из 4 крупнейших операторов мобильной связи в России. Нашими аналитиками были отобраны и обработаны более 2000 записей по уже выданным кредитным продуктам, с известными данными о гашении. 

 

Эффективность данных оценивалась по силе 17 переменных для оператора «A» и 70 переменных для оператора «B», кроме того использовались разные целевые функции по количеству дней просрочки: до 0 дней, до 15 дней, до 30 дней и до 90 дней. Сила переменных оценивалась параметром informational value (IV).

 

Среди переменных присутствовали следующие: 

 

•  — суммарное количество всех блокировок
•  — тип устройства
•  — метод платежа
•  — количество IMEI
•  — срок жизни в днях
•  — продолжительность использования номера
•  — подтверждение адреса по договору
•  — расходы на услуги связи

 

По итогам анализа 947 записей оператора «А», наибольшую предсказательную силу обеспечила переменная «продолжительность использования номера» в функции «просрочка до 0 дней» - в этом случае, параметр IV был равен 0,16. 

При анализе 1134 записей оператора «B» самой эффективной оказалась переменная «суммарное количество всех блокировок» в функции «просрочка до 0 дней» - в этом случае, параметр IV был равен 0,21.

Качественные скоринговые модели имеют значения IV равными 0,3+, поэтому результаты полученные в ходе исследования демонстрируют низкую эффективность данных мобильных операторов для скоринга.

ВЫВОД

 

Из-за неравномерного распределения количества записей между операторами «А» и «В», а также неполного охвата поставщиков данных мобильных операторов, сегодня сложно сделать окончательные выводы об эффективности таких данных в оценке заемщиков.

Постоянная необходимость совершенствования скоринговых моделей позволяет предположить, что проведенный эксперимент не станет последним в череде исследований данных мобильных операторов. 

Аналитики компании SCORISTA рекомендуют рассматривать подобные данные в качестве дополнительного способа улучшения существующих моделей, а не как полноценную замену традиционным данным.