Асем Нургалиева («Первое кредитное бюро»): Наша компания трансформируется в финтех-компанию

В рамках ежегодной специализированной конференция для профессиональных участников финансового рынка Risk Challenge, мы побеседовали с Асем Нургалиевой, директором по развитию бизнеса «Первого кредитного бюро».

Асем, если мы правильно понимаем, то ПКБ трансформируется из агрегатора финансовой информации в финтех-компанию. Что вы можете предложить рынку в этой новой парадигме?
Это правильное замечание. Когда мы делали ревизию стратегии, мы поняли, что за 12 лет мы идеально реализовали бизнес-модель кредитного бюро: наша доля на рынке – 100%, мы перевели все важнейшие бизнес-процессы в онлайн, где получить кредитный рейтинг можно за считанные минуты. Пул наших клиентов очень широк – в списке и крупные банки, и небольшие компании. Таким образом, на этом поле мы себя исчерпали. Скорее, не себя, а ту бизнес-модель, в которой работали.

Понятно, что стоять на месте мы не можем, мы ищем интересные ниши, в которых могли бы использовать свой опыт.

Интересно. А где именно?
У нас очень много статистики, и мы решили найти приложение ей в разработке разнообразных скоринговых моделей. То есть, это то, что помогает принимать правильные решения банкам. Вообще, мы и без того были поставщиками скоринговых моделей №1 на рынке Казахстана. Поэтому правильнее было бы сказать о том, что мы собираемся расширить свое влияние на этом рынке и предложить очень интересные решения.  

Второе – это данные. У нас огромные базы данных, которые мы накопили за эти годы. Прежде всего это кредитные истории – а их около 30 миллионов. Это большие аналитические возможности.

Третье – это из области Big Data – максимальное обогащение данных из других источников. Например, уже сейчас мы агрегируем информацию из ЕНПФ, где по запросу банка можем предоставить информацию о пенсионных накоплениях и регулярных перечислениях в ЕНПФ конкретного индивидуума. Есть возможность интегрировать данные об административных штрафах, кроме того, недавно мы анонсировали возможности об агрегации данных о наличии транспортного средства. Разумеется, ряд данных требует согласия заемщика.

К этому можно прибавить информацию о поведенческих моделях в сетях мобильных операторов.
Да, конечно, правда, здесь есть некоторые особенности регуляторного плана, поэтому нам необходимо учитывать эти требования. С технической стороны вопроса тут все понятно, и есть спрос на эти данные, но есть чувствительный юридический аспект, над которым мы работаем.

Здесь же следует отметить информацию о коммунальных платежах. Они тоже могут быть источником информации, участвовать в построении скоринговых моделей. Здесь преобладают, скорее технические вопросы – в Казахстане действуют более 60 субъектов естественных монополий, и каждый из них работает в среде своего программного обеспечения. Мы предложили властям, в частности, акимату Алматы, проект, в котором все расходы на интеграцию разнородных данных и софта мы берем на себя. Кроме того, предложили создать этот проект на базе акимата, чтобы соблюсти баланс интересов.  

И, наконец, облачные технологии – мы сейчас фактически являемся единственной компаний в Казахстане, которая предлагает такие аналитические продукты, облегчающие принятие решений. Причем, разворачиваем эти решения в своем дата-центре, что полностью соответствует законодательству республики.  

Это большие деньги. Сколь вы уже инвестировали в эти проекты?
К сожалению, не могу дать детальной информации. Но это серьезные средства.

У вас не возникает ощущение, что поле, на котором вы работаете, стало слишком тесным для ПКБ?
Конечно, мы хотим выйти на новые рынки, то есть, за пределы «кредитного периметра». Один из таких проектов, который выходит за эти рамки – Thestrongest.kz – агрегатор бизнес-информации, который объединяет информацию национальных, европейских бизнес-операторов и бизнес-регистров. В том числе из СНГ. Одна из идей – дать возможность бизнесу проверить своего партнера на добросовестность, и уберечь себя от неприятных историй.

Если мы правильно понимаем, то вы присматриваетесь к блокчейн. Где вы намерены использовать эту технологию?
Пока мы работаем на уровне R&D, изучаем возможности технологии, а также ищем точки, где она может эффективно использоваться.

Хорошо, вернемся к скорингу. Какие еще интересные решения зреют в недрах ПКБ?
Одно из направлений – это клиенты, которые не имеют кредитной истории.

Это, так называемые, «кредитные девственники»? 
Да, именно. Сегодня в риск-менеджменте банков существует мнение, что человек без кредитной истории является по умолчанию хорошим клиентом. Мы ставим это под сомнение по ряду причин, и рассматриваем несколько решений для этой категории. Первый – скоринг по данным мобильных операторов. «Мобильные» данные говорят о человеке много – от модели телефона до частоты пополнения и среднего чека. Второе направление – психометрический скоринг, когда нужно ответить на 20-30 вопросов для того, чтобы понять уровень благонадежности заемщика. Эти модели уже давно используются на Западе.  

Что касается других моделей, например, так называемого «социального» скоринга – то есть, скоринга по данным социальных сетей, то пока такой метод является вспомогательным, так как предиктивная сила этих данных довольно низкая. Но я ряде случаев он может быть полезен.

Сейчас прозвучит вопрос, который напрямую не связан с технологиями. Это скорее в сторону оценки перспектив экономики. Руслан Омаров, говоря о новых технологиях, которые проходя «обкатку» в ПКБ говорит о том, что компания идет несколько быстрее рынка. Значит ли это, что довольно скоро вы ожидаете улучшение в экономике Казахстана? 
Отвечу с другой стороны. Мы ожидаем, что повышение уровня риск-менеджмента в кредитных организациях Казахстана носит эволюционный характер. В мире все эти модели работают, поэтому спрос на них появится и в Казахстане. И довольно скоро. Вопрос в том, что эти модели порой требуют локализации под наш менталитет, законодательство, поэтому, мы надеемся, что к моменту, когда экономика пойдет в рост, мы предложим уже работоспособные модели скоринга, основанные на большом стеке данных, в том числе, на Big Data.  

Еще одно интересное направление – это индустриальный скоринг.

А можно подробнее?
Существует миф, что скоринг применим только к финансовому сектору. Мы пытаемся его разрушить. Его можно использовать в нефинансовых отраслях.  

Интересно. А каков интерес со стороны банков к подобным скоринговым производным?
Конечно, интерес есть, банки очень пристально изучают наши решения. Понимаете, главная цель для них – это обеспечить максимально качественные кредитные решения, что в итоге приведет к улучшению качества кредитного портфеля. Причем показатели не субъективные, а объективные – основанные на алгоритмах. И еще один момент. Некоторые журналисты поднимают вопрос о том, что все эти модели могут оказывать влияние на стоимость кредита для заемщика. Нет, это не так. Пока мы подобных тенденций не видим.

И второй момент – стоимость скоринговой карты – это дорогое удовольствие. А сделать качественную скор-карту без надлежащей статистики и вовсе невозможно. Так что банки и кредитные организации просто обречены пользоваться продвинутыми решениями в этой области.

Асем, спасибо, удачи!
Благодарю.