Банки смогут отказать в кредите из-за поведения заемщика в социальных сетях

Первый опыт использования сервиса Social Attributes, который анализирует поведение заемщиков в социальных сетях, показал, что подписка на группы о сетевом маркетинге (например, продаже косметики), быстрых кредитах или антиколлекторах увеличивает риск невыплаты кредита в 2-4 раза. С другой стороны, “позитивные действия пользователя”, например публикация фотографий о путешествиях, снижают риски для кредитора, пишет газета “Известия”.

Сервис запустило Национальное бюро кредитных историй (НБКИ) совместно с IT-компанией Double Data.

“Например, даже если все остальные документы в порядке, фотографии попоек с участием заемщика могут привести к отказу в кредите. За рубежом информацию о заемщике, полученную из соцсетей, используют для оценки его кредитоспособности”, – приводит издание слова начальника аналитического управления банка БКФ Максима Осадчего.

Всего социальные сети используют порядка 60% заемщиков по всей стране.
“Молодые должники (до 35 лет) предпочитают сеть “ВКонтакте”, ею пользуются до 70% всех заемщиков. Люди среднего возраста (старше 35 лет) – “Одноклассники”.

Пользователи Facebook берут кредиты редко: например, в группе заемщиков от 25 до 34 лет только каждый десятый использует эту соцсеть”, – приводит статистику газета.

Отмечается, что некоторые банки и микрофинансовые организации уже начали использовать Social Attributes.

Напомним, банки заранее оценивают потенциального заемщика и создают его “портрет” с помощью так называемых скоринговых моделей. Данная процедура основана на многолетнем анализе кредитных историй тысяч разных людей, он делит людей на группы, у каждой из них определенный закрепленный уровень платежеспособности.

По словам экспертов, скоринг и в целом первоначальная оценка заемщика, которая включает запрос кредитной истории в бюро (что не бесплатно для банка), ее изучение, оценка и принятие решение на кредитном комитете банка – самая дорогостоящая часть кредитования.

Эксперты предрекают, что в будущем, по мере накопления базы данных из соцсетей и совершенствования методик анализа поведения пользователей в интернете, информация из соцсетей может стать ключевой в скоринговых моделях.