егодня банки, негласно, но вполне легально изучая, как ведет себя в интернете претендент на ипотеку, могут выведать о нем такое, что и мама родная не знает. И мы, в общем-то, не особенно преувеличиваем.
За последние год-полтора в России сделано несколько архиважных шагов, обеспечивающих банкам доступ к различным государственным базам данных.
В частности, к серверам Пенсионного фонда о начислениях физических лиц (выписка из индивидуального лицевого счета), к информации из Федеральной налоговой системы о доходах физических лиц (форма 2-НДФЛ). Не являются для банкиров секретами акты гражданского состояния, находящееся в собственности движимое и недвижимое имущество и даже судимости тех, кто дерзко пишет в анкетах «Не привлекался».
ПОД ОФИЦИАЛЬНЫМ ПРИКРЫТИЕМ
Наконец, летом была запущена Единая биометрическая система, несущая народам страны прелести банковской дистанционной биометрической идентификации. Банкиры стали копить не только справочные данные о клиентуре, но и биометрические «портреты».
Правда, россияне восприняли данное новшество с прохладцей и, пожалуй, даже настороженно. За месяц добровольную процедуру прошли лишь чуть более тысячи россиян.
Тем временем банки подбираются к доступу «ко всем видам сведений, выведенным федеральными органами власти в коммерческий сегмент», и базе данных Федерального фонда обязательного медицинского страхования.
Людям с расшатанной сердечно-сосудистой системой в перспективе чаще станут отказывать в ипотечном кредитовании
В общем, у государства от банков вскоре не останется никаких тайн о своих гражданах. Пользуясь взимаемой с каждого клиента подписью на бумажке «Согласие на обработку персональных данных» (попробуй не подпиши!), банкиры смогут сами собирать о своих клиентах любую информацию официального характера.
ОДИНОКИЙ КРЕДИТОР ЖЕЛАЕТ ПОЗНАКОМИТЬСЯ
Было бы нелепо считать, что, собирая официальные досье на клиентов, банки не интересуются неофициальной фактурой. Но все – сугубо легально, ведь никто то самое согласие насильно подписывать не заставлял.
Интернет существенно удешевляет такую надзорную работу. А математические инструменты в формате big data упрощают обработку данных и «освоение» результатов этой обработки. Если проще – весь процесс идет автоматически, компьютеры давно и с успехом заменяют людей во всех сферах жизни и работы, и банковский сектор не исключение.
Банковские специалисты по информационной безопасности сегодня обычно выделяют четыре направления работы с физлицами, то есть четыре группы источников информации, позволяющих более-менее достоверно предсказать, как поведет себя пользователь, получив ипотечный кредит. Будет ли платить в срок, несмотря на увольнение, пожар и разрушение квартиры ураганом, или под плач детей запрется за железной дверью единственного жилья при первой же девальвации.
Из этих четырех методов самым известным широкой аудитории является анализ контекста жизни в сети.
Конечно же, прежде всего это слежка по лайкам и репликам вокруг каких-либо острых тем. Учету также подлежит посещение тех или иных популярных ресурсов. Так, если персона открывала раздел продаж земельных участков на профильном сайте, это о чем-то да говорит. Не менее красноречивым будет посещение портала «Как стать банкротом».
Отдельно наблюдатель анализирует общение со знакомыми по интересам, с родственниками и бывшими коллегами. Ведь зачастую в различных ситуациях граждане ведут себя по-разному. А портрет удобней составлять по совокупности данных.
Особый объект изучения – данные из онлайн-магазинов: купил; хотел, но не купил; что в приоритете – пафосно или практично… И эти данные тоже собираются вполне легально – через расчеты пластиковыми картами или программы лояльности вроде «Спасибо Сбербанку».
Перечень анализируемых открытых баз данных гораздо шире приведенного. Например, почти каждый потенциальный заемщик размещает или ранее размещал свое резюме на сайтах поиска работы – и на сайтах знакомств. А то, что он в этих резюме и анкетах приврал, отсеивается при последующей проверке.
ЧТО-ТО, ГОЛУБЧИК, У ВАС РУКИ ДРОЖАТ
Не менее популярный метод оценки – изучение поведения пользователя сервиса.
Все начинается с анализа клавиатурного почерка и движения мышки или, если это экран смартфона, движения пальцев.
Кроме идентификации по почерку (правильный человек выходит на связь или злодей, укравший гаджет) эта наука позволяет собрать большой массив характеристик для психологического портрета и данных о планах поднадзорной персоны. В частности, известно, что благонадежные заемщики быстро печатают, делают меньше ошибок и обычно неплохо разбираются в предмете. В нашем случае – в ипотеке. По отклонениям от поведенческого стандарта можно определить эмоциональное состояние такого клиента.
Получаемую информацию можно дополнить данными в браузере. Например, если лицо только что выходило в интернет из Москвы, а сейчас уже – из Петербурга, оно автоматически заслуживает метку «подозрительное».
Информация, насколько конкретные модели гаджетов дороги и у какой аудитории популярны, тоже имеет практическое значение. Она по-своему характеризует соискателя.
Далее – анализ нажатия кнопок и заполнения форм. Оценивается скорость и точность перемещения по разделам сайта: кликает ли поднадзорный тип на все кнопки подряд – «Взять ипотеку под залог», «Взять ипотеку без залога», «Кредит по двум документам» – или все же следует определенному плану.
Следующий параметр наблюдения – каким маршрутом незримо сопровождаемое лицо путешествует по разделам и вкладкам. Что гражданина интересует прежде всего – «как погасить» или «максимальный размер кредита»?
НЕ МОГУ ГОВОРИТЬ, ПЕРЕЗВОНЮ ПОЗЖЕ...
Переходим к методу «Анализ уведомлений». Сегодня любой сервис буквально бомбит пользователя шквалом уведомлений, например, через СМС. А запрет на использование личных данных обходят с помощью ряда юридических уловок.
СМС сообщают, сколько денег граждане снимают с пластиковой карты и как часто. По СМС приходят уведомления от магазинов и госструктур, с которыми мы ранее контактировали. В общем, в воздухе витает полная информация о доходах и частичная о расходах потенциального заемщика.
Этого достаточно, например, чтобы оценить дисциплинированность и равномерность трат наблюдаемого пациента. Кроме того, можно просчитать социальное положение, жизненные интересы и выведать переписку личного характера.
Самое же последнее и модное течение в сфере поведенческого анализа – метод геймификации. Суть в том, чтобы претендент на жилищный кредит прошел какой-либо тест или несколько тестов, а лучше – поучаствовал в какой-то игре. В идеале – совместил игры и тесты. Уровень сложности задач может быть совершенно разным. Например, банальный тест на логическое мышление позволяет отсекать граждан, элементарно не умеющих здраво оценивать свои будущие доходы и расходы.
А по ходу игр будет изучаться скорость решений, логичность, тяга к риску, осторожность и другие поведенческие характеристики.
В общем, будет нелишним призадуматься, как могут использоваться результаты популярных в соцсетях забав «Проверь, каким царем-извергом ты был в прошлой жизни» и различных «Играть онлайн бесплатно в Lines».
Кстати, ожидается, что доступ к корпоративным сетям позволит банкам – допустим, в рамках зарплатных проектов – запускать и некие общекорпоративные тесты.
И удовлетворенность потенциального заемщика своей работой сможет рассказать кредитору, крепко ли кандидат держится за рабочее место. И даже можно приблизительно оценить карьерные перспективы.
ИТОГО
Понятно, что не все названные способы обязательны для применения в кредитных организациях. Но чем весомей сумма займа, тем сильней банкиры стремятся застраховаться от потерь.
При этом поведенческая аналитика имеет ряд несомненных плюсов в сравнении с другими инструментами оценки лояльности потенциальных клиентов. Она дешевеет с развитием технологий. А ее использование делает бессмысленным подкуп какого-то банковского сотрудника с целью получения кредита.