«Скориста»: «мы гарантируем двукратный рост выручки мфо»

- kbrbank

«Скориста»: «мы гарантируем двукратный рост выручки мфо»

Предоставляющий услуги риск-аналитики для МФО стартап «Скориста» планирует со временем перейти на оценку заемщиков для выдачи более «долгих» кредитов. О сложностях позиционирования сервиса, что дает больше, чем легко скоринг-балл, и о том, как акселерация оказывает помощь стартапу перейти равнину смерти, «Банкиру.Ру» поведала основатель «Скористы» Мария Вейхман.

Цель любого скоринга либо оценки заемщика — выяснить, вернет ли человек кредит с определенными просрочкой и доходностью. Для построения скоринговой модели необходимо собрать переменные, каковые имеют громаднейшую предвещающую силу. Имеется сырые эти, каковые нужно привести в переменные.

По-второму мы именуем их факторами. Имеется сложные переменные либо сложные факторы. Они получаются методом вычисления либо агрегации нескольких несложных переменных.

«Скориста» — сервис аутсорсинговой риск-аналитики для онлайн- и офлайн-МФО. Сервис сооружает для каждой микрофинансовой организации-клиента личную модель скоринга. Не считая генерации и оценки заёмщика скоринг-балла, сервис ставит «диагноз»: выдать заем либо отказать, разбирает целый поток входящих заявок и отслеживает каждые проявления аномальной активности, каковые могут быть фродом.

Основатель проекта говорит, что работа со скоринговой моделью «Скористы» гарантирует МФО рост дохода.

Переменные ищутся так, дабы они имели какое-то статистическое влияние на искомую функцию, и крайне важно выбрать ее верно. К примеру, возможно предвещать факт выхода на просрочку в 15 дней, 30 дней, 45 дней либо по большому счету факт возврата займа когда-либо. А возможно предвещать доходность по портфелю.

К примеру, искомая функция — определение хорошего и нехорошего заемщика. Возможно принять за хорошего заемщика того, кто будет приносить тебе доходность по портфелю 33% либо 200%.

А возможно наблюдать совокупность и ограничивать доходность просрочкой, и это будет сложная функция. Мы проводим больше изучений, стремительнее строим модели и делаем оценку правильнее за счет сложной искомой переменной. Это разрешает нам сделать так, что доходы МФО возрастают в два раза. Сначала мы предвещали лишь утраты.

Но в то время, когда мы заметили, как по-различному трудится система и наша система МФО, мы осознали, что можем добавить инструмент для предсказания доходов.

Наименование продукта: «Скориста»

Описание: скоринг и аналитика для МФО

Юрлицо: ООО «Скориста»

Год создания: 2014

Основатели: Мария Вейхман

Команда: 12 человек, из них 4 разработчика и 1 математик

Оборот компании: более 1 миллионов рублей. в месяц (согласно данным компании)

Число пользователей: более 50 микрофинансовых организаций в Российской Федерации

Стадия: стартап

История инвестиций: август 2014 года — Life.Sreda (количество малоизвестен, позднее оценен одним из партнеров фонда как «пара десятков миллионов рублей»), апрель 2015 года — Life.Sreda и Moscow Seed Fund, 12 млн рублей, доли партнеров не указаны

собственники и Инвесторы: 40% — Life.Sreda, 40% принадлежат миноритарным акционерам, 20% принадлежат Марии Вейхман

Университеты развития: акселерация во ФРИИ с сентября по декабрь 2015-го, резидент IT-кластера фонда «Сколково»

Контакты

Сайт: http://scorista.ru/

Facebook: https://www.facebook.com/scorista.ru/?fref=ts

Email: на данный момент@scorista.ru

Какие конкретно эти пригодны для построения модели?

— Возможно выстроить модель на данных из соцсетей, возможно — на данных из платежных агрегаторов, по большому счету — на любых сырых данных, каковые у тебя имеется. Кредитная история — это самый сильный источник, и лучше него никто ничего не придумал. Деньги предвещают деньги — и точка.

Хорошим источником информации смогут быть эти по платежным терминалам банка «Русский стандарт». Это про деньги, и такие эти мы любим применять.

Следом идут социально-демографические эти: на их базе мы рассчитываем прогнозный доход, прогнозный расход, ищем косвенные подтверждения платежной способности заемщика. Это и имеется два отечественных главных источника. На них мы можем «навернуть» что угодно, к примеру взглянуть соцсети.

Я не обожаю соцсети, эти из них мы используем лишь идентификации и верификации.

Если ты не можешь хоть каким-то методом подтвердить платежеспособность человека, он — высокорискованный. Достаточно клиентов, которым возможно выдать заем, лишние риски не необходимы. Наряду с этим МФО не необходимы заемщики, каковые гасят заем сходу: напротив, им необходимы те, кто умеренно пролонгирует собственный заем и умеренно допускают просрочку.

Мастерство в том, дабы удержаться в рамках контролируемых рисков. Грубо говоря получить на хорошем заемщике возможно лишь начиная со второго займа.

Ты набираешь разные модели из источников данных, каковые у тебя имеется. Позже ты агрегируешь эти модели, и делать это ты можешь различными методами. Это возможно легко матрица, где в ячейках по одной оси у тебя будет балл по одной модели, по второй — по второй модели. А на пересечении окажется процент по искомой переменной. И ответ о выдачи займа принимается в зависимости от приемлемого для тебя уровня искомой переменной. Мы обучились их комбинировать.

В то время, когда мы выдаем ответ, мы комбинируем две либо больше моделей: как минимум денежную и социально-демографическую. Наряду с этим мы ни при каких обстоятельствах не мешаем эти из моделей по кредитным историям и соцдем-модели.

Как определяется уровень качества скоринга?

— Самое основное — дабы на тестовой выборке у тебя оказался итог, близкий к тому, что ты возьмёшь в «бою». Скоринг — это линейка баллов от нуля до тысячи, которая «бьется» с промежутком 100 пунктов. В то время, когда говорят, что «балл бьет прекрасно», это указывает, что на высоких скоринговых баллах в промежутке часть нехороших заемщиков мала, в пределах 2–5%, максимум 10%.

У классических скоринговых сервисов непонятное определение нехороших заемщиков, и отечественное познание с ним ни при каких обстоятельствах не сойдется. Но FICO-балл — это интернациональный межотраслевой стандарт, и как раз исходя из этого они не смогут позволить себе поменять искомую.

В стандартных совокупностях скоринга, к примеру тех, каковые разрабатывает FICO (на русском рынке — совместно с бюро кредитных историй.— «Банкир.Ру»), неясно искомое. Нельзя сказать: «Они искали платежеспособность». «Платежеспособность» выражается формулой, которую ты можешь закодировать. В случае если «прогнать» профиль заемщика МФО через FICO, то максимум, что он возьмёт,— 530 либо 560 баллов. Все, что ниже, будет принимать во внимание нехорошим заемщиком.

Не смотря на то, что при с МФО это не совсем соответствует действительности. Ты и начинаешь трудиться с данной группой населения, мало поменяв правила. Когда-нибудь кто-нибудь придет и сообщит: я могу трудиться с баллом «Скористы» от 150 до 300 и буду предвещать лучше. Страшно?

Нет. В случае если это произойдёт, значит мы стали признанным отраслевым стандартом для МФО.

В чем ваше преимущество?

— Скоринг сделать мало — необходимо еще нести ответственность за итог. В случае если по тому, как твоя модель скоринга распределила балл, выходит, что в рассмотренной выборке 20 нехороших клиентов и 80 хороших, то и у МФО эти цифры должны остаться прошлыми. То, что мы делаем, это сервис риск-аналитики на аутсорсе.

Мы мониторим каждые проявления аномальной активности и трансформации в потоке поступающих в МФО заявок и выдаваемых займов. Мы даем не скоринг-балл — это всего лишь приятное дополнение. Мы ставим диагноз «выдать» либо «отказать», гарантируем итог и гарантируем доход.

Практически мы дополнительная печень для МФО. Печень, а не мозг, потому что именно печень несёт ответственность за все процессы очистки.

Мы удваиваем доход клиентов, исходя из этого к нам весьма обожают приходить «малыши». Всего у нас чуть больше 50 клиентов. У нас имеется очень небольшие компании, у которых по большому счету ничего не было: они просто купили себе совокупность и начали выдачу займов онлайн.

У нас имеется весьма хороший кейс: к нам МФО пришла с 3 тысячами заявок в месяц, за семь месяцев они выросли до 19 тысяч. И люди, положив 30 миллионов, вернули собственные 47 миллионов за два месяца работы с нами.

Во какое количество обходятся ваши услуги МФО?

— В среднем цена отечественной работы для МФО образовывает около 80 тысяч в месяц. За эту цену, проработав с нами два-три месяца, он приобретает неповторимую модель, максимально откалиброванную с применением его собственных данных. Все это время идет твёрдый контроль рисков, дохода, уровня фрода. Общими усилиями мы доводим до максимума их доход и минимизируем риски.

Большие МФО платят 250–300 тысяч в месяц. И для них мы готовы разбирать и проводить каждые опыты. В скором будущем, возможно, будет заказ на изучение того, как заемщики заполняют форму онлайн-заявки.

Тут мы будем предвещать не деньги, а что-то совсем второе.

Инновационность в том, что мы смогли построение сложных математических моделей, которое раньше казалось дорогостоящим, перевоплотить в дешёвый сервис. МФО платят разово за построение модели и дальше — за анализ каждой заявки. Самые мелкие платят по 28 рублей за заявку.

У нас имеется тариф, ежемесячная плата по которому — 5 тысяч, а количество обрабатываемых заявок — до 200 штук.

В большинстве случаев МФО получает за два месяца 18%, хорошие — до 35% на первичных заемщиках. Аудиторию вторичных заемщиков ни при каких обстоятельствах не измеряют с позиций качества оценки. Плечо роста для микрофинансовой организации — это неизменно первичный заемщик с кредитной историей либо без нее.

В то время, когда МФО не желают ничего делать, по причине того, что им думается, что они прекрасно получают, принципиально важно напомнить им, что они наблюдают на совокупный портфель и видят собственный доход совместно со вторичными заемщиками. Принципиально важно напомнить им, что их вторичные клиенты смогут в любую секунду испариться: на следующий день откроется МФО, которое предложит более низкую ставку либо даст первый заем без процента. Что ты будешь делать?

Ты поработал на их кредитную историю, и нельзя исключать, что в новом месте им дадут больший заем под меньший процент.

Чтобы не погибнуть, нужно трудиться над оценкой первичных заемщиков. И если ты на них не получаешь, либо того хуже — теряешь, а ты, в большинстве случаев, теряешь, по причине того, что цена привлечения довольно большая, то бизнес делается через чур рисковым. Эксперементировать с первичными заемщиками необходимо с опаской и лишь имея весьма хорошую предсказательную совокупность.

Остаются ли МФО по окончании того, как вы помогли им вырасти?

— Те, кто выжил, остается с нами. На несущего ответственность за анализ рисков менеджера МФО, с которым мы трудимся, давят с трех сторон. Он в любую секунду может получить «по шее» от маркетолога, коллекторов и директора. Маркетолог требует расширить выдачу, директор смотрит за тем, дабы средства были размещены под определенную доходность и возвращались: ему необходимо платить инвестору. И вдобавок имеется коллекторы, каковые требуют выдавать деньги так, дабы они имели возможность их собрать.

Степень открытости заемщика, как возможно большее число его контактов мы можем подтвердить через соцсети.

Мы предлагаем услугу для инвесторов — оценить портфель МФО с позиций доходности и рисков. Это несложно сделать, владея отечественным комплектом знаний. Разумеется, что инвестор чувствует себя более с уверенностью, строя отношения с МФО, в то время, когда у него имеется другой оценщик наподобие нас.

Поведайте об опыте акселерации во ФРИИ…

— Акселерацию лучше проходить, в то время, когда продукт уже готов и у вас имеется продажи, но они растут не хватает скоро. Мой младший партнер не имел возможности выполнить замысел по продажам, мы не могли переформатировать собственный ценностное предложение. Тогда мы и пришли во ФРИИ.

ФРИИ дал нам хороший пинок: с момента начала акселерации в сентябре мы выросли по количеству оборота в четыре раза, сократили затраты на 30% и разработали программу, которая расширила отечественную пропускную свойство по построению моделей. Мы заплатили за акселерацию 3% от доли компании. Мы заменили отдел продаж на отдел помощи, отечественные клиенты прекратили уходить.

на данный момент у нас имеется два математика, а хотелось бы еще одного. Цель все та же — осознавая суть переменных, обнаружить те, каковые будут владеть громаднейшей предсказательной силой.

Каким вы видите будущее проекта?

— Рынок PDL-кредитования распилен всецело. И сейчас мы ищем компании, каковые бы занимались более «долгими» займами, до года и больше 35 тысяч рублей. Сбор аналитики по долгим займам требует совсем другого подхода.

Статистика по PDL живет до полугода, исходя из этого нам необходимо раз в три месяца переобучать.

В 2014 году проект привлек инвестиции от фонда Life.Sreda. Тогда же управляющий партнер фонда Александр Иванов сказал о том, что разработка скоринга и оценки, созданная командой «Скористы», возможно использована для оценки заемщиков p2p-сервисами.

Имеется ли у p2p-сервисов будущее в Российской Федерации?

— В Российской Федерации p2p — это лишь маркетплейс, что сводит МФО с заемщиками. А вот в случае если кто-то создаст площадку, на которой смогут отыскать друг друга заёмщики и кредиторы из малого бизнеса, она будет пользоваться популярностью. Само собой разумеется, тут появляется вопрос оценки.

Это работа на грани банковско-кредитной личной оценки и оценки предприятия заемщика, учитывая, что речь заходит о значительно более больших если сравнивать с МФО суммах.

«Скорить» бизнес несложнее, чем личных заемщиков?

— С одной стороны, да. Но если ты даешь заем малому бизнесу — маленьким парикмахерским, водителям газелей, рыбакам, тебе нужна совокупная оценка, и нужно будет смотреть и на личную кредитную историю предпринимателя. Мы планируем этим заняться в конце 2016 года, в то время, когда, в случае если все сложится благополучно, у «Скористы» покажется новый инвестор.

Игорь Шувалов о Life.SREDA VC

Интересные записи

Похожие статьи, которые вам, наверника будут интересны: