Концепция оценки кредитного риска при P2P-кредитовании

Платформы P2P-кредитования с каждым днём расширяют свои горизонты, а скорость их внедрения в различные аспекты жизни также может быть ускорена, что привлекает к ним повышенное внимание. Где-то такая схема сотрудничества даже полноценно заменяет традиционную банковскую функцию финансового посредничества. Для предоставления кредита банковские учреждения используют традиционную систему проверки заёмщиков для обеспечения безопасности кредитной операции. Банки проверяют прошлую кредитную историю, самого человека и стоимость залога перед предоставлением кредита. Но при этом, вкладчики этого же банка, чьи деньги по факту авансируются под эту операцию, не участвуют в традиционном процессе кредитования, который (так гласят Законы) инициируется исключительно банками и заёмщиками.

Но, с развитием новых технологий, особенно по сохранению записей распределённого реестра на разных серверах (блокчейн), платформа онлайн-кредитования P2P иллюстрирует технологическую конвергенцию многих финансовых ролей, таких как поставщик финансовых услуг, кредитный брокер и оператор рынка. Это сотрудничество с индивидуальными кредиторами и заёмщиками, без участия каких-либо финансовых посредников и без какой-либо ипотеки происходит только через онлайн-платформу. Поэтому крайне важно знать, насколько высока степень доверия к самому сервису со стороны его пользователей. В связи с этим, важным делом становится определение кредитного риска, которое указывает на подозрительность и неопределённость, потенциально присутствующие в таком финансировании – не предсказывает ли заранее кредитный рейтинг тенденцию дефолта заёмщика? В модели P2P-кредитования эта функция кредитного скоринга определяется с помощью машинного обучения посредством анализа цифрового следа.

Однако для оценки рентабельности кредита оценка кредитора, опыт, риск, оценка срока погашения рассчитываются с точки зрения кредитора. Прогнозирование дефолтного кредита оценивается с помощью новых методов анализа больших данных, которые включают алгоритмы случайного леса, адаптивного бустинга и экстремального градиентного бустинга. Метод случайного леса имеет самую высокую точность среди всех этих трёх алгоритмов, делая определения с точностью 98% для классификации дефолта. Эти новые методы анализа больших данных обеспечивают большую точность, чем старые методы, различая обычный кредит и дефолтный кредит.

Роль P2P-кредитования в процессе финансового посредничества

Важнейшим элементом кредитования является то, что каждый финансовый посредник выполняет функцию управления рисками и брокерскую функцию. Брокерская функция требует от финансовых учреждений соблюдения трёх основных принципов теории финансового посредничества: распределение рисков, информационная асимметрия и транзакционные издержки. Информационная асимметрия привела к возникновению двух проблем, которые включают в себя неблагоприятный отбор (скрытая информация) и моральные риски (скрытые действия), которые требуют сопоставления массива разрозненных данных, до и после заключения договора и наступления начала сроков обязательств заёмщика. Это обеспечивает эффективное распределение активов, надлежащую проверку кредитной заявки и определение качества кредита. Неопределённость и недостаточная осведомлённость кредитора могут привести к неблагоприятному отбору. Поведение лица, занимающего деньги, после того, как он получит запрашиваемую сумму, отражающее использование суммы кредита в проектах с высоким риском, может быть отнесено к моральным рискам. Это происходит, когда человек подвергает риску деньги кредитора, чтобы получить больший доход, по сравнению с использованием собственных средств. Поскольку стоимость привлечения средств снижается, это также снижает стоимость принятия риска на себя. Решение этих проблем может быть упрощено за счёт улучшения управления, изменения стимулов для занимающего – эти меры снижают (иногда вовсе не допускают) риск невозврата запрошенной суммы.

Итак, можно разделить комплекс проблем всей системы на три основные подгруппы.

Проблемы для кредитора:

• Ограничение максимального объёма инвестиций для конкретного заёмщика и платформы P2P;
• Негарантированное погашение основной суммы долга и процентов;
• Отсутствие прозрачности в стандартах оценки кредитного риска;
• Убытки из-за «свежих» (незарегистрированных ранее на платформе) пользователей и хакеров;

Проблемы, стоящие перед заёмщиками:

• Невыполнение финансовых пожеланий в полном объёме и льготных условий кредитования;
• Средства, могут привлекаться по более высокой процентной ставке;
• Вероятность информационной асимметрии;
• Риск дополнительных платежей;

Проблемы самой системы:

• Незрелость развивающейся отрасли;
• Меняющиеся правила и вновь вводимые ограничения;
• Не до конца решённый вопрос привлечения и удержания пользователей на платформе, чтобы сделать её прибыльной;
• Невозможность ввести фиксированную процентную ставку, соответствующую балансу спроса и предложения;
• Огромная конкуренция со стороны крупных технологических компаний.

Платформы P2P-кредитования выполняют брокерскую функцию финансовых посредников, сопоставляя предложение и спрос на финансирование, в соответствии с уровнем риска, потребности и степенью зрелости (кредитной историей) участников операций. Основная проблема этой новой формы финансового посредничества заключается в решении проблем неблагоприятного отбора, посредством применения алгоритмов новых скоринговых моделей. Хотя банки имеют лучший доступ к более полной информации (благодаря доступу к кредитной истории и данным о текущих счетах заёмщиков), но интернет-сервисы могут экспериментировать с новыми источниками данных и применять машинное/глубокое обучение, задействовав весь возможный потенциал и возможности Искусственного интеллекта. В отличие от банков, платформы никогда не изменяют сроки погашения и риски. Однако они разработали ряд различных стратегий для снижения этих рисков: выход на вторичные рынки, диверсификация с помощью автоматического инвестирования, а также создание неких резервных фондов. Самым большим преимуществом можно считать тот факт, что платформы P2P-кредитования создали новую бизнес-модель, которая не подвержена самонагнетаемой панике (достаточно губительная штука для банков при любом финансовом кризисе).

Режим регулирования

P2P-кредитование превратилось в процветающую многомиллиардную отрасль, которая объединяет кредиторов и потребителей средств на передовой технологической платформе для удовлетворения уникальных финансовых потребностей двух сторон. Но в Китае, например, сектор P2P столкнулся с трудностями и рисковал потерей инвестиций инвесторами. Однако неудачи побудили регулирующие органы вмешаться и принять новые правила для защиты инвесторов. Они призваны гарантировать, что инвесторы чётко осознают, во что ввязываются, и требуют прозрачного раскрытия информации о плюсах и минусах такого «цифрового» кредитования.

Типично, что отрасли, осваивающие новые горизонты и переворачивающие устоявшиеся отрасли, сталкиваются с такими трудностями. Но, с течением времени, они получают от таких ситуаций опыт/знания, которые позволяют улучшать не только сами услуги, которые они предоставляют клиентам, но и сами принципы функционирования. Благодаря более низким комиссиям, простым процедурам подачи заявок и быстрому одобрению кредитов, возможности этих систем, скорее всего, будут по-прежнему пользоваться высоким спросом. Эти преимущества, вероятно, продолжат поддерживать расширение отрасли и поощрять постоянные инновации.

Регуляторы тоже не остаются в стороне, ограничивая размер оборота и единовременные суммы транзакций. По новым регулирующим правилам, кредитор должен предоставить сертификат минимального чистого капитала вместе с декларацией о понимании риска, связанного с P2P кредитованием, а также негарантированным погашением основного долга и процентов.

Крупные технологические компании (бигтех), которые расширяют цифровые финансовые услуги, доминируя на рыночном пространстве интернет-услуг, имеют обширный доступ к огромным данным, а также мощным серверам в своих собственных дата-центрах (ЦОД) для обработки информации. Такое положение провоцирует их заниматься некоей формой злоупотреблений в своих интересах, кроме того, делясь данными с действующими традиционными банками. Они не стремятся предоставлять такие же данные стартапам финансового сектора, тем самым препятствуя равным условиям для ведения бизнеса. Это создаёт препятствия для входа в индустрию начинающим/развивающимся финансовым инструментам, а также провоцирует к жизни культуру монополии и манипулятивных практик.

Развитие ИТ-сектора способствует росту специализированных бизнес-моделей во многих рыночных нишах, увеличивая кастомизацию продуктов для удовлетворения постоянно меняющихся потребностей и предпочтений потребителей. Достижения финтеха в платёжных и кредитных услугах (включая смарт-соглашения на основе блокчейна), в страховом секторе и аналитике больших данных способствовали ускорению темпов в финансовой индустрии. Уровень принятия значительно вырос за такой короткий период, что свидетельствует об удобных и быстрых услугах, поддерживаемых передовыми инновационными технологиями. Но развитие глобальной индустрии прямого цифрового кредитования сдерживается потребностью в большем объёме знаний и информации о цифровом следе участников рынка. Решение вышеупомянутой проблемы может быть предоставлено посредством создания некоторого стратегического альянса между крупными технологическими гигантами, страховыми компаниями и платформами онлайн-кредитования.