Кому вы звоните, что пишете в Facebook, что ищете в Google, куда ходите по пятницам — всё это банки скоро начнут учитывать при выдаче кредита.
Финансовые учреждения весьма консервативны и пока не осознают ценность телефонных метаданных, а также другой информации, которую можно получить со смартфона и из социальных сетей. Но скоро ситуация изменится. Появился ряд финансовых ИТ-стартапов, которые разрабатывают технологии анализа метаданных, чтобы вычислить кредитный рейтинг пользователя и вероятность возврата им кредита.
Например, над подобной технологией работает Дэниель Бьёркегрен (Daniel Björkegren), экономист из американского университета Брауна, рассказывает New Scientist. Одна из его тестовых выборок включает в себя историю звонков 3000 человек, взявших кредит в одном из банков на Гаити. Далее смотрим, сколько звонков совершает человек ежедневно, какова длительность этих звонков, как изменяются показатели во времени и как успешно человек платит по кредиту.
Алгоритм пытается выявить в метаданных некоторые закономерности, которые дают основание судить о человеческом характере. Перезванивает ли он по пропущенным звонкам? Насколько своевременно оплачивает счета, не уходит ли в минус? Эти параметры указывают на ответственного человека.
Бьёркегрен на недавней конференции в Кембридже представил результаты своего исследования. Во время эксперимента в гаитянском банке удалось снизить невозвраты кредитов аж на 43%, поскольку программа помогала определять более ответственных людей.
С мнением коллеги согласен и ведущий аналитик стартапа Cignifi, работающего в смежной области. Поскольку многие люди используют свои смартфоны ежедневно, то метаданные позволяют очень быстро определить факт изменений в жизни человека и многое сказать о его текущем состоянии. Например, время суток, в которое совершаются звонки, является полезным индикатором того, отдаст ли человек кредит.
Откуда банки возьмут такую информацию? Это очевидно: от операторов мобильной связи. Запрос на выдачу информации отправит сам пользователь, который просит кредит. Если он откажется сделать это, то получит сильно отрицательную оценку при кредитном скоринге и, возможно, даже отказ в выдаче кредита.
Аналогичным образом, банки могут запросить информацию из социальных сетей. Например, полную историю активности человека в соцсетях за всю жизнь.
Как известно, Facebook высылает такую информацию по запросу. Личное досье на каждого пользователя в компании Facebook включает 57 категорий (работа, образование, друзья, политические взгляды, хобби, фотографии и т.д.). Среди прочего, хранятся и удалённые сообщения, чат-сессии, имена бывших друзей и другие данные с пометкой "deleted:true". Вероятно, подобным образом поступают и прочие социальные сети.
Финансовые учреждения весьма консервативны и пока не осознают ценность телефонных метаданных, а также другой информации, которую можно получить со смартфона и из социальных сетей. Но скоро ситуация изменится. Появился ряд финансовых ИТ-стартапов, которые разрабатывают технологии анализа метаданных, чтобы вычислить кредитный рейтинг пользователя и вероятность возврата им кредита.
Например, над подобной технологией работает Дэниель Бьёркегрен (Daniel Björkegren), экономист из американского университета Брауна, рассказывает New Scientist. Одна из его тестовых выборок включает в себя историю звонков 3000 человек, взявших кредит в одном из банков на Гаити. Далее смотрим, сколько звонков совершает человек ежедневно, какова длительность этих звонков, как изменяются показатели во времени и как успешно человек платит по кредиту.
Алгоритм пытается выявить в метаданных некоторые закономерности, которые дают основание судить о человеческом характере. Перезванивает ли он по пропущенным звонкам? Насколько своевременно оплачивает счета, не уходит ли в минус? Эти параметры указывают на ответственного человека.
Бьёркегрен на недавней конференции в Кембридже представил результаты своего исследования. Во время эксперимента в гаитянском банке удалось снизить невозвраты кредитов аж на 43%, поскольку программа помогала определять более ответственных людей.
С мнением коллеги согласен и ведущий аналитик стартапа Cignifi, работающего в смежной области. Поскольку многие люди используют свои смартфоны ежедневно, то метаданные позволяют очень быстро определить факт изменений в жизни человека и многое сказать о его текущем состоянии. Например, время суток, в которое совершаются звонки, является полезным индикатором того, отдаст ли человек кредит.
Откуда банки возьмут такую информацию? Это очевидно: от операторов мобильной связи. Запрос на выдачу информации отправит сам пользователь, который просит кредит. Если он откажется сделать это, то получит сильно отрицательную оценку при кредитном скоринге и, возможно, даже отказ в выдаче кредита.
Аналогичным образом, банки могут запросить информацию из социальных сетей. Например, полную историю активности человека в соцсетях за всю жизнь.
Как известно, Facebook высылает такую информацию по запросу. Личное досье на каждого пользователя в компании Facebook включает 57 категорий (работа, образование, друзья, политические взгляды, хобби, фотографии и т.д.). Среди прочего, хранятся и удалённые сообщения, чат-сессии, имена бывших друзей и другие данные с пометкой "deleted:true". Вероятно, подобным образом поступают и прочие социальные сети.
