Современные технологии как инструмент для минимизации рисков МФО

Обращение в микрофинансовую организацию — простой и быстрый способ получения денег в долг, так как требований к потенциальным заемщикам меньше, чем в банках. Если посмотреть предложения МФО на mdmbank.ru, то становится понятно, что  шанс на одобрение займа есть даже у людей, которые испортили кредитную историю из-за просрочек. Однако из-за такой безотказности риск невозврата денег в МФО высокий. Чтобы его минимизировать, компании пользуются современными технологиями.

Искусственный интеллект и Big Data

МФК и МКК удается быстро выдавать займы за счет использования современных технологий, позволяющих оценить надежность и платежеспособность потенциальных заемщиков. Искусственный интеллект оценивает кредитную историю, уровень дохода и множество других критериев. Например, он способен спрогнозировать финансовую дисциплину человека на основе таких факторов как частота смена региона проживания или места работы. Если это происходит часто, ИИ оценивает заявителя как ненадежного клиента.

Big Data обрабатывает и анализирует огромный объем данных: сведения о предыдущих микрокредитах, покупках, транзакциях и т.д. Проверяются только те операции по банковским картам, по которым можно определить умение потенциального заемщика планировать бюджет. Это позволяет определить, насколько срочно ему нужды деньги.

Прогноз поведения заемщика помогает оценить риск невозврата денег. В итоге заявки от ненадежных людей отклоняются, а ответственные и дисциплинированные люди получают заемные средства на привлекательных условиях.

Автоматизированные системы оценки

Их применяют множество компаний. Это не только ускоряет рассмотрение заявок, но и исключает человеческий фактор: так как сотрудники не проверяют анкеты вручную, нет риска случайно выдачи микрозаймов высокорискованным клиентам.

Система оценивает различные факторы, в том числе финансовое поведение человека и показатель долговой нагрузки.

Альтернативные источники данных

Современные МФО узнают информацию о людях не только из бюро кредитных историй. Они проверяют, есть ли задолженности по коммунальным услугам. Также они получают сведения из социальных сетей, данные об активности в разных мобильных приложениях и т.д.

Это особенно актуально, если у человека пока не сформирована кредитная история. С помощью полученных данных удается понять, способен ли человек своевременно погасить задолженность.

Система мониторинга и предупреждения

С помощью этой технологии микрофинансовые организации оценивают, насколько ответственно клиент исполняет кредитные обязательства. Допустим, если приближается дата платежа, система отправляет заемщику напоминание, если образовалась просрочка — предложение о реструктуризации. Еще система предпринимает и другие меры для минимизации риска невозврата денег.

Машинное обучение

Применяется для совершенствования работы технологий по оценке потенциальных заемщиков. Алгоритмы контролируют изменения на рынке и в финансовом поведении людей, адаптируя их к используемым МФО системам. Благодаря этому прогнозы получаются максимально точными.

Как МФО пользуются современными технологиями

Все крупнейшие МФК и МКК активно применяют современные технологии. Например, с помощью ИИ и Big Data МФО улучшают качество обслуживания и сокращает количество проблемных займов. Или используют системы для автоматизированной оценки заявок с учетом множества факторов, включая активность в соцсетях. Таким образом, компания выявляет возможные проблемы до их возникновения либо на раннем этапе. Но есть и обратная сторона. Мошенники тоже получают возможность более «технологично» обманывать людей.

В эпоху цифровизации микрофинансовые организации переосмысливают подходы к выдаче займов, активно внедряя современные технологии. Это не только улучшает качество клиентского сервиса, но и минимизирует риск невозврата денег. Все ведущие МФК и МКК охотно пользуются инновациями, чтобы повысить конкурентоспособность на рынке. Вероятно, в будущем компании будут продолжать интегрировать новые технологии. Это позволит им улучшить качество услуг и сохранить финансовую стабильность.