Inspeer: цифровая идентификация + блокчейн = формула успешного p2p-кредитования

Пиринговое, или «равноправное», кредитование — явление относительно новое для России: первые компании, предложившие эту услугу, вышли на российский рынок в 2010 году. Концепция стала популярной и, набирая темпы, растёт и развивается по всему миру. Успех концепции обусловлен тем, что пиринговое кредитование полностью исключает из процесса банки с их бумажной волокитой и высокой вероятностью отказа.

Главным и безусловным плюсом займов, выдаваемых p2p (от пользователей пользователям), является отсутствие посредника. За счёт этого результат сотрудничества оказывается для обеих сторон выгоднее, чем при традиционных схемах займов. Другими важными свойствами модели p2p являются простота и высокая скорость оформления займа, а также относительно низкий порог входа: небольшой пакет документов и вероятность получения кредита теми лицами, кому в официальных учреждениях по какой-либо причине отказывали.

После того, как на фоне финансового кризиса 2008–2009 годов банки ужесточили требования к заёмщикам и значительно увеличили время утверждения кредитов, потенциал p2p кредитования стал особенно очевиден. В модели peer-to-peer клиент может создать позитивную кредитную историю, получить ставку и сумму кредита на максимально объективных условиях — все операции рассчитываются автоматически, в соответствии с положенным в основу процесса математическим алгоритмом.

Зона риска пирингового кредитования

Тем не менее, с точки зрения кредитора, p2p кредитование до сих пор являлось зоной высокого риска: площадки, «сводившие» его с клиентом, заранее оговаривали тот факт, что не могут дать стопроцентной гарантии возврата средств. Инвестиции в кредитование в сфере микрозаймов априори считались и считаются особо рискованными: согласно распространённому мнению банковских работников, в подобных сервисах нуждаются именно неблагонадёжные клиенты.

Именно эти предубеждения способствуют появлению на рынке неприемлемых предложений, в которых ставка по кредиту превосходит банковскую порой, в несколько раз.

Особняком в разделе трудностей, с которыми сталкивается p2p кредитование, стоит проблема сложности правильной идентификации клиента и оценки его благонадёжности и состоятельности. Поэтому одним из главных преимуществ и отличий одной микрозаймовой площадки от другой можно считать ее способность проводить надёжную персональную идентификацию пользователей системы.

Зачем нужна персональная идентификация

Не секрет, что цифровая идентификация является одним из основных трендов нашего времени. Она обеспечивает целостность и объективность данных, исключая человеческий фактор, с которым связаны риски утраты, подделки и мошенничества. Цифровые идентификаторы постепенно становятся неотъемлемой частью развивающейся цифровой экономики.

Неизменность и неприкосновенность критически важных данных способны обеспечить блокчейн и смарт-контракты. Цифровые ID, разработанные при помощи этих технологий, станут ключевыми элементами полноценного взаимодействия игроков распределённого рынка, в том числе и рынка однорангового кредитования, являясь своего рода гарантами доверия в децентрализованной среде.

В случае p2p кредитования, задача любой персональной идентификации состоит в том, чтобы однозначно и правильно понять, что перед нами находится именно тот человек, от имени которого оформляется заявка. В первую очередь это делается для того, чтобы оставаться в рамках правового поля. И не важно, идёт речь о России, Анголе или Таджикистане — компания должна быть в состоянии подать в суд иск на заёмщика, который не возмещает средства.

Инструменты персональной идентификации обширны: нельзя сказать, что комплекс из 3–4 инструментов будет по умолчанию использоваться для каждого заёмщика. В данном случае речь идёт о некой воронке, подобной воронке продаж, где тот или иной подход к идентификации используется индивидуально для каждого клиента. Сначала необходимо пройти несколько уровней отсева. Первый уровень — это проверка данных по внутренней базе, затем — по данным из открытых источников, далее проводится анализ поведенческого алгоритма клиента и завершается процесс проверкой его устройства.

У этого метода есть один недостаток. На самом старте, когда внутренняя база данных ещё не наработана, он даёт сбои. На этом этапе единственный шанс идентифицировать человека со стопроцентной вероятностью — это держать его за руку. Поэтому первое время команда Inspeer берет на себя риски, связанные с ошибками в идентификации. В дальнейшем же эти алгоритмы работают чётко, как дважды два четыре.

P2p кредитование от Inspeer

Inspeer — это проект, объединяющий преимущества p2p кредитования с возможностями блокчейна. Эта современная финансовая платформа предоставляет компаниям и индивидуальным предпринимателям сервис уникальной цифровой идентификации, благодаря которому p2p кредитование сможет выйти на качественно иной уровень, предоставив обеим сторонам процесса больше возможностей и уверенности в будущем.

В настоящее время Inspeer работает в России под брендом Lightfin.ru. Сервис выдаёт клиентам краткосрочные онлайн-кредиты и является первой платформой на этом рынке, сократившей время утверждения кредита до 1,5 минут.

Платформа предназначена для надёжного, прозрачного однорангового кредитования, основанного на автоматизированной оценке и бизнес-экспертизе данных клиентов.

Inspeer станет одной из первых платформ, которая сможет работать с кредитами в криптовалюте, наряду с фиатом.

Усовершенствованная модель скоринга от Inspeer

Рынок p2p и микрозаймов — одна из тех немногих областей, где можно ожидать роста в условиях кризиса: в то время как банки ужесточают условия, заёмщики ищут альтернативные источники кредитования.

Однако, с технической точки зрения, сервисы пирингового кредитования требуют доработки — в частности, требуется пересмотр требований к качеству кредитного скоринга.

Скоринг — это метод быстрой оценки потенциального клиента, используемый банками и микрофинансовыми организациями. Термин происходит от английского «score», что означает «зарабатывать баллы». В сущности, в кредитном скоринге речь идёт именно о заработанных очках, подсчитывает которые математический алгоритм, основанный на тщательном анализе информации в анкете заёмщика.

Требования к скорингу с каждым годом становятся всё строже, а обрабатываемые данные всё объёмнее: за последние годы к ним добавились результаты поисковых запросов в браузерах, информация из соцсетей и с сайтов ЖКХ.

В грамотном скоринге решающим фактором является не столько обработка информации о клиенте, сколько её правильная интерпретация. Из-за ошибок, которые могут возникнуть у андеррайтера, добросовестный клиент может получить отказ, а клиент, который не собирался возвращать деньги, получит одобрение.

Естественно, компании, правильно оценивающие риски и способные эффективно ими управлять, имеют значительное конкурентное преимущество перед прочими участниками рынка. Адекватная и многогранная оценка клиентской кредитоспособности является залогом надёжности кредитной организации.

Обладая большим опытом ведения бизнеса и оценки заёмщиков, команда Inspeer решила объединить эти знания с широкими возможностями технологии блокчейн, разработав эффективную систему подсчёта очков и распределения кредитов под названием InsCore.

InsCore — это оценочная модель, включающая в себя 1000 карточек с подсчётом данных для залогового и микрокредитования. Благодаря своим партнёрам Scorista, специализирующимся в области машинного обучения и искусственного интеллекта, InsCore может мгновенно провести подробный анализ реальной платёжеспособности и надёжности заёмщика. Аналитическая библиотека службы содержит более 20 000 предикторов и переменных из традиционных и альтернативных источников.

Scorista — это скоринг, андеррайтинг, противодействие мошенничеству и получение кредитного решения с подробным профайлом заёмщика всего за одну минуту. Компания использует технологии машинного обучения и аналитики больших данных для построения самых эффективных моделей прогнозирования. Система позволяет создать точный портрет потенциального заёмщика всего за одну минуту, используя информацию, полученную как из традиционных, так и из альтернативных источников .

Помимо скоринга, компания Inspeer применяет в своей модели систему OLAF. Эта онлайн-система отслеживает пользователей, изменивших ID, по внутренней базе данных устройств и компьютеров таких пользователей.

Inspeer стремится сократить все возможные риски для безопасности средств клиентов, обеспечивая высококачественный скоринг на основе ИИ и машинного обучения, доступа к данным Кредитного бюро и контроля AML/CFT, а также применяя систему OLAF для пресечения мошеннических манипуляций с данными.

Клиенты компании получают выгодные условия при получении кредита и ощутимую прибыль от инвестиций в кредитование p2p.