Андреас Вайгенд - BIG DATA. Вся технология в одной книге

Другие финтех-стартапы обслуживают тех, у кого нет доступа к полному спектру банковских услуг. Upstart специализируется на рефинансировании долгов по кредитным картам для молодежи в возрасте двадцати-тридцати лет. Компания не ограничивается оценкой текущих доходов и расходов заемщика, а учитывает статус университета, в котором он учился, специальность по образованию, пройденные курсы и полученные оценки. Все это используется для прогнозирования будущей зарплаты и оценки вероятности возврата кредита [449]. Схожим образом работает и ZestFinance, в которой утверждают, что используют тысячи информационных элементов для принятия решения о возможности кредитования малообеспеченных и не имеющих банковских счетов граждан. Помимо прочего аналитики обнаружили, что вероятность невозврата кредита выше среди тех, кто заполняет форму кредитной заявки заглавными буквами, не различая прописные и строчные [450].

В каждом из этих случаев финтех-компании используют социальные данные, чтобы оценивать возможность выдачи займов людям с низким кредитным рейтингом или недостаточно хорошей кредитной историей. В Китае, где в 2015 году кредитный рейтинг имел лишь каждый пятый взрослый, социальные данные играют одну из ключевых ролей в создании отрасли потребительского кредитования [451].

До самого последнего времени подавляющему большинству китайцев приходилось занимать деньги у друзей и родственников. В 2016 году в стране было зарегистрировано примерно 200 миллионов заявок на выдачу кредитных карт. Одобрено было всего около 30 процентов заявок, и не только по причинам плохих или недостаточно долгих кредитных историй заявителей, а еще и потому, что центральные власти устанавливают лимиты кредитования физических лиц для каждого банка [452].

Одну из государственных лицензий на выдачу потребительских кредитов получила компания Sesame Credit – пилотный проект группы Alibaba. Более 650 миллионов человек ежегодно совершают покупки на торговых площадках Alibaba в интернете, благодаря чему в распоряжении Sesame Credit есть доступ к огромной базе данных о транзакциях и коммуникациях. Так, только за один день 11 ноября 2015 года (11/11, или День холостяка, когда Alibaba проводит фестиваль покупок для холостых и незамужних) через систему расчетов Alipay было оплачено товаров на 14 миллиардов долларов, что стало абсолютным мировым рекордом объемов продаж. Примерно 70 процентов этих покупок было сделано с помощью смартфона [453]. Обратившись к геолокационным данным, записанным приложением Alipay, можно было установить, где именно находились покупатели в этот день. Поскольку в Alipay предусмотрена опция, позволяющая оплатить ресторанный счет в складчину, Alibaba получает информацию не только о том, где ест человек, но и в какой компании, что также учитывается в скоринговой системе Sesame Credit.

Поскольку транзакционные данные и социальный граф приобретают все большее значение для приема или отклонения кредитной заявки, людям также нужно иметь доступ к этой информации. Вам нужно понимать, какие источники информации используются при анализе и как они влияют на оценку, точно так же как в случае применения FICO, когда вам ясно, насколько оценка обусловлена своевременностью оплаты счетов. Какое значение имел семантический анализ ваших твитов, в которых можно было уловить озабоченность в связи с возможной потерей работы? Учитывались ли данные о вашем местоположении – в положительном смысле, если из них следовало, что вы допоздна засиживались на работе, или в отрицательном, если было видно, что вы частенько проводили вечера в местном баре? Может быть, ваш социальный граф проверяли на предмет наличия в нем друзей с повышенным кредитным риском, так же как это делает Allstate при работе с липовыми заявлениями на страховое возмещение? Если наличие связей с определенными людьми заставило кредитную организацию отклонить вашу заявку, вы имеете право знать, что это за люди. Точно так же, как Facebook показывает вам фото, если считает, что на нем – вы, банк должен знакомить вас с информацией, использованной при принятии решения о кредите.

Ознакомившись с этой информацией, вы можете решить изменить свое поведение или изменить свои данные, дополнив или размыв их. Данные можно дополнить подробностями по тому же принципу, что и комментарии к неважной оценке в сопроводительном письме к потенциальному работодателю или пояснение причины пропущенного платежа сотруднику своего отделения банка. Поняв, как влияют на возможность получения кредита ваши связи в социальном графе, вы сможете расфрендиться с кем-то, кто тянет вниз ваш кредитный рейтинг, точно так же, как в реальной жизни можно порвать с человеком сомнительной репутации. Это может оказаться непростым делом, если в расчет принимались и репутации друзей друзей ваших друзей, что предусмотрено патентом Facebook на использование социального графа в различных отраслях, включая финансовый сектор [454]. Можно разрешить кредитной организации изучить ваш социальный граф в Facebook, но только если вы вправе размыть данные, не относящиеся непосредственно к вашему кругу знакомств.

В некоторых случаях ваши социальные связи могут, напротив, облегчить получение кредита. Например, если все ваши друзья являются добросовестными заемщиками или если они готовы «подписаться» на какую-то часть вашего займа, по образу и подобию страховок Friendsurance. Осуществляя право на эксперимент со своим социальным графом, вы получите хорошее представление о данных, которые хотели бы перенести к потенциальному кредитору.

Перенос данных важен не только для получения займов. Он может уравнять условия игры при инвестировании денег. Одним из первопроходцев инвестиционного сектора является компания SigFig Wealth Management, которую основал Майк Ша, руководивший направлением платежных продуктов в период моей работы в Amazon. После ухода из Amazon Майк заинтересовался задачей совершенствования инвестиционных решений на основе свода и анализа данных, которые частные инвесторы могут получать у своих брокеров [455].

Еще относительно недавно советам финансовых брокеров доверяли, а сами они пользовались уважением. Они досконально разбирали со своими клиентами их долгосрочные финансовые цели, после чего давали рекомендации по составу инвестиционного портфеля. Гонорары за эти услуги редко разглашались, поэтому возможностей торговаться у клиентов было немного. Майку было ясно, что брокеры вряд ли будут раскрывать информации больше, чем предусмотрено законодательством. «Их нельзя просто обзвонить и поинтересоваться стоимостью услуг. Мы разговаривали с клиентами брокеров и консультантов, и они понятия не имеют о структуре вознаграждения в других фирмах», – рассказывал Майк изданию Business Insider [456]. Особенно трудно было найти информацию о результатах деятельности брокеров. Часто казалось, что они весьма преуспели в искусстве дымовых завес и не заинтересованы в прозрачности. И стоило ли частным инвесторам рассчитывать на то, что у них когда-то появится доступ к информации, необходимой для принятия правильных инвестиционных решений? Майк придумал использовать для решения этой проблемы принцип «дашь на дашь».