«Яндекс» будет оценивать платежеспособность заемщиков

Российским банкам станет доступен «свежий взгляд» на платежеспособность потенциальных заемщиков. Совместный проект по оценке скорингового балла физических лиц запустили два крупных бюро кредитных историй (БКИ) страны и компания «Яндекс». Подробности сообщает РБК.

Как стало известно источнику, проект называется «Интернет-скоринг бюро». БКИ и «Яндекс» не имеют доступа к данным друг друга, а для оценки платежеспособности заемщиков партнеры «смешивают» скоринг.

«Яндекс» предлагает своим пользователям различные продукты: поисковый сервис, браузер, онлайн-карты, сервисы для перевода денег, покупки товаров, поиска авиа- и ж/д билетов, поиска работы, подбора недвижимости, заказа услуг и такси и т. д. Данные о пользователях, которые берутся из этих источников, агрегированы, обезличены и находятся исключительно в закрытом контуре «Яндекса». В компании не раскрывают, какие из них используются для построения скоринговой модели.

БКИ получают данные от «Яндекса» в виде одного числа – результата оценки. Механизм получения данных следующий: кредитное бюро передает «Яндексу» в зашифрованном виде два идентификатора клиента – адрес электронной почты и мобильный телефон. На основе этих данных система строит модель и выдает цифру – некий процент. При этом «Яндекс» не может понять, по какому человеку получил запрос, и не передает данные клиентов кому-либо, рассказал собеседник источника. Таким образом, данные клиентов не передаются ни одной, ни другой стороне.

Полученный результат не является руководством к действию и не влияет на скоринговый балл, присвоенный БКИ. «Он носит только рекомендательный характер и передается для использования только в маркетинговых целях», – заявили в «Яндексе».

Участники рынка рассказали, что сейчас несколько банков используют сервис в тестовом режиме. В пяти крупных банках страны РБК подтвердили осведомленность о проекте, однако не уточнили, используют ли они его или только знают о существовании.

Эксперты считают, что скоринговый балл, даже полученный на основе агрегированных и обезличенных данных, повышает возможности банков оценивать потенциальных заемщиков. Однако они указывают на некоторые риски, в частности, неполное обезличивание данных (номер телефона и электронная почта), а также необходимость получения согласия заемщиков на обработку персональных данных.