Финансовым организациям нужны новые подходы к оценке рисков при выдаче кредитных продуктов

На сегодняшний день только пять из десяти человек в Казахстане имеют официально подтвержденные доходы с пенсионными выплатами

«По данным Бюро Нацстатистики РК 9,5 млн человек в стране относится к экономически активному населению, и только один из десяти получает зарплату выше среднего уровня. В этом году средний уровень равен 365 502 тенге, и выходит, что всего 10% экономически активного населения получает зарплату выше 365 502 тг. Не совсем похоже на реальное положение дел», - сообщил в своем выступлении председатель правления Freedom Insurance Азамат Керимбаев в рамках XIV конференции «Страхование в Центральной Азии», которая прошла 20-21 сентября в Алматы. Страховщик отметил, что изменение подхода к анализу клиентских данных поможет лучше просчитывать риски при выдаче страховок и кредитных продуктов. 

Спикер подчеркнул, что определить реальные доходы клиента можно с помощью анализа его данных по сферам жизнедеятельности: классифицировать клиента по категориям – уровню официального дохода, подтвержденного дохода (через структуру расходов), наличию премиум-продуктов – автомобилей, недвижимости. 

«Банки, МФО, займеры уже давно занимаются клиентским анализом и делают это успешно. Казахстанцы сильно закредитованы в том числе и потому, что получить кредит стало очень легко. Для этого создана большая инфраструктура, в частности, в сфере анализа клиентского опыта и data-аналитики», - рассказал он. 

Экономические обоснования страховых тарифов, в большинстве случаев, основываются на статистике страховых компаний. На базе информации об ответственности и страховых выплатах за 5-10 лет рассчитываются страховые ставки, рисковые надбавки, коэффициенты доверия и т.д. «К сожалению, сегодня эти методы немного устарели, так как мы ограничены знаниями, которые получаем в рамках страхового бизнеса», - подчеркнул эксперт. 

Азамат Керимбаев рассказал, что кредитный рынок из анализа собственной статистики собирает большое количество данных. В основном, в анализ берутся данные из сферы жизнедеятельности заемщика. Их можно узнать благодаря электронным госсервисам. Через банковские мобильные приложения платежных систем можно узнатьструктуру расходов клиента, его социальные связи – наличие семьи, детей и т.д. Доступна информация и офинансах – население страны берeт много кредитов, и у каждого накопилась богатая кредитная история в рамках ГКБ (Государственное кредитное бюро) и ПКБ (Первое кредитное бюро), а также история погашения этих займов. 

«Аналогично с историей владения автомобилем: если 15 лет назад человек водил «Жигули», а сейчас – премиальное авто, то можно судить о его платежеспособности в динамике», - отметил спикер. 

«Мы предлагаем применять к клиенту подсчет рисков с помощью модельного подхода как нового инструмента. Этомоделирование его реального дохода путем анализа поведенческих данных – по путешествиям, структуре расходов, по тому, чем он владеет. Стандартные подходы, основанные на официальных данных, не совсем корректно распределяют уровни риска. Если судить по заявленным доходам, то риски распределяются чуть лучше, но здесь клиент всегда может утаить реальную информацию. А модельный подход, когда за счет большого количества данных проводится анализ платежеспособности и кредитоспособности клиента, помогает лучше распределить уровень риска», - уверен Керимбаев.

Применение данного метода, по словам специалиста,возможно, если отойти от решений экспертов (андеррайтеров, актуариев и перестраховщиков) к комплексным стратегиям принятия решений. Для ускорения принятия решений стоит внедрять прескоринг. «Это успешно используется в нашем приложении DTP.kz, которое позволяет получать онлайн-выплаты после ДТП без оформления документов. В онлайн-выплатах несложно пресечь мошенничество, потому что мы проводим прескоринг своих клиентов еще перед подписанием договора страхования. Это позволяет отсекать плохие риски. 

Также применяется антифрод-контур – все, что находится за пределами стандартного поведения. Если клиент ведет себя аномально, то подключаются антифрод-решения. 

Благодаря большому объему данных можно сегментировать клиентов, разделять их на группы. Также можно применять концепции ансамблей моделей, когда используется не одна, а несколько скоринговых моделей, что позволяет в любых вопросах нивелировать ошибки частных моделей. В целом, такой подход помогает увеличивать проникновение кредитных, страховых продуктов за счет управлениярисками, роста количества одобрений», - считает страховщик.

«Сейчас данные – это новая нефть. В некоторых цифровых продуктах нашего холдинга мы используем до 50 интеграций с государственными базами данных, собираем информацию о клиентах из разных источников данных, классифицируем ее, а затем строим модели, ансамбли моделей. 

Считаю, что актуарная наука в сегодняшних реалиях должна развиваться в этом направлении, так как данных в Казахстане очень много, они доступны, и с ними нужно работать. Сегодня мы умеем хорошо анализировать своего клиента и предлагать ему тарифы на базе риск-ориентированного подхода», - резюмировал спикер.

Страховая конференция была организована при поддержке Агентства по регулированию и развитию финансового рынка РК, Ассоциации финансистов Казахстана, Ассоциации профессиональных участников страхового рынка Узбекистана. Стратегический партнер мероприятия – страховая компания Halyk, генеральным партнером выступила страховая компания Freedom Insurance. Участники конференции также обсудили ситуацию страховых рынков Узбекистана, России, Беларуси.