Банки начнут анализировать странички заемщиков в соцсетях

Российские банки могут начать активно использовать технологии мониторинга социальных сетей для оценки надежности и платежеспособности потенциальных заемщиков. Сервис, способный анализировать активность пользователей в соцсетях, запущен Национальным бюро кредитных историй (НБКИ) совместно с IT-компанией Double Data. Он получил название Social Attributes. Как пишут «Известия», выявлены определенные закономерности, позволяющие сделать вывод о рисках невозврата кредита в случае с тем или иным заемщиком. Так, например, наименее привлекательными для банков являются заемщики, которые в соцсетях подписываются на группы о сетевом маркетинге, антиколлекторах, быстрых займах. А вот к заемщикам, публикующим на своих страничках фотографии из путешествий, банки могут относиться с большим доверием. Начальник аналитического управления банка БКФ Максим Осадчий отмечает, что страничка в социальной сети может многое сказать о заемщике, что позволяет сделать прогноз относительно того, насколько добросовестно он будет относиться к обслуживанию кредита. Банк, который всерьез занимается подобным мониторингом, может отказать заемщику в кредите, у которого в порядке все документе, только потому, что на его страничке много компрометирующих фотографий с попоек с друзьями. В иностранных банках уже давно практикуют анализ платежеспособности заемщиков с использованием данных из соцсетей, поясняет Осадчий. Более половины всех российских заемщиков (60%) в той или иной степени используют социальные сети. Молодые люди, не достигшие 35-летия, как правило, являются пользователями «Вконтакте». Заемщики старшего возраста предпочитают «Одноклассники». А вот пользователи соцсети Facebook предпочитают кредитов не брать. Отдельные российские кредитные организации уже начали применять Social Attributes в работе с потенциальными заемщиками. Некоторые эксперты считают, что по мере накопления соответствующего опыта мониторинг страничек заемщиков в соцсетях станет одной из ведущих технологий скоринговых моделей, при помощи которых оценивается платежный потенциал клиентов. По словам гендиректора НБКИ Александра Викулина, по результатам тестирования технологии было выявлено, что она позволяет добиться заметного экономического эффекта. Это эффективный инструмент регулирования кредитных рисков, который не требует значительных затрат.