По данным Всемирного банка, 1.4 миллиарда человек в мире остаются «невидимками» для банков — у них нет доступа к кредитам. Главная причина — отсутствие официальной кредитной истории, которую требуют традиционные финансовые учреждения.

Новое исследование Университета Нотр-Дам показывает, как помочь этим людям. Ученые выяснили, что данные о покупках в магазинах могут стать надежным ключом к оценке их кредитоспособности.

Работа, опубликованная в Journal of Marketing Research, предлагает конкретный и масштабируемый путь, чтобы ввести миллионы людей в финансовую систему.

Команда под руководством Джунхёка Яна, доцента маркетинга в Mendoza College of Business, обнаружила, что данные о розничных транзакциях значительно увеличивают шансы на получение кредита для тех, у кого нет кредитной истории. Одобрение кредитных карт для таких заявителей подскочило с 16% до 48% в некоторых случаях.

Это классический замкнутый круг в кредитовании, — объясняет Ян. — Чтобы получить кредит, нужна кредитная история. Но чтобы создать историю, нужно сначала получить кредит. Мы показываем, что данные о ежедневных покупках разрывают этот круг и дают кредиторам уверенность.

Исследование развивает прошлогоднюю работу команды о «данных из супермаркетов». Тогда ученые выяснили, что покупки в продуктовых магазинах могут предсказать, будет ли человек платить по кредитной карте. Вот что они нашли:

• Выше риск невыплаты у тех, кто покупал сигареты и готовые к употреблению продукты.
• Ниже риск у тех, кто выбирал здоровую еду и ингредиенты для домашней готовки (молоко, свежие овощи).
• Финансовая дисциплина в магазине (регулярные покупки в один и тот же день недели, следование бюджету, покупка товаров по скидкам) тоже говорит о высокой вероятности своевременной оплаты счетов.

Чек может сказать то, чего не скажет пустая кредитная история, — говорит Ян. — Когда кредитор видит стабильные и разумные модели покупок, он с гораздо большей готовностью даст кредит тем, кого система обычно игнорирует.

Прошлое исследование касалось только людей с уже существующей кредитной историей. Новая работа включает тех, у кого ее нет вообще.

Ученые сотрудничали с перуанской компанией, владеющей сетью магазинов. Анализируя данные программ лояльности более 45 000 покупателей за два года, они изучили:

1. Реакцию на акции и скидки.
2. Частоту возвратов товаров.
3. Категории покупаемых товаров.

Эти данные объединили с традиционными: информацией из кредитного бюро о платежах за коммунальные услуги и сведениями из национального кредитного реестра.

Результат оказался впечатляющим. Включение данных о покупках повысило уровень одобрения кредиток для людей без кредитной истории с 16% до 31–48%. Для тех, у кого история уже была, одобрение осталось почти неизменным — около 88%.

Данные о покупках почти ничего не меняют для тех, у кого уже есть кредитный рейтинг. Но они полностью меняют все для тех, у кого его нет, — подчеркивает Ян. — Именно здесь и происходит настоящая финансовая инклюзия.

Моделирование с разными бизнес-целями (расширение доступности или минимизация рисков) показало, что новые скоринговые модели на основе розничных данных надежнее предсказывают кредитный риск, чем традиционные методы.

Наибольшая польза — когда банк сохраняет прежний уровень допустимого риска, но может одобрить кредиты гораздо большему числу людей. Это хорошая новость для всех, кто стремится к созданию более справедливой финансовой системы.

Данные о покупках могут стать мостом через пропасть недоступности кредитов, — заключает Ян. — Они дают кредиторам более полную картину, а заемщикам — реальный шанс.

Реальная польза исследования — в создании практического инструмента для финансовой инклюзии. Банки и финтех-компании получают работающую модель, которая снижает риск при кредитовании «невидимок». Это прямой путь к увеличению клиентской базы и объема выданных кредитов. Для государств и НКО — это конкретный механизм для снижения социального неравенства и стимулирования экономического роста „снизу“, так как доступ к кредиту означает возможность открыть бизнес, получить образование, улучшить жилищные условия. Исследование переводит разговор о доступности финансов из этической плоскости в сугубо практическую, коммерчески выгодную.

Основное замечание касается переносимости выводов. Исследование проведено на данных из Перу — страны с уникальной социально-экономической и культурной средой. Паттерны покупок, значимость определенных товаров (например, свежих бобов как маркера домовитости) могут кардинально отличаться в других регионах (скажем, в Юго-Восточной Азии или Восточной Европе). Внедрение такой модели без глубокой адаптации и валидации на локальных данных может привести к системным ошибкам в оценке и дискриминации по культурному признаку. Кроме того, модель основана на данных программ лояльности, что автоматически исключает самых бедных, кто не участвует в таких программах.

Ранее мы разбирались, как банки передают ключевые решения алгоритмам.