Microcredite și rețele neuronale: previziunea defaulturilor și oferte personalizate

Modelul tradițional de microfinanțare din România se baza pe principiul „risc ridicat – dobândă ridicată”. Deoarece mulți împrumutați nu aveau istoric de credit sau venituri oficiale, instituțiile de microfinanțare compensau riscurile prin dobânzi exagerate pentru toți clienții. În esență, astfel se transferau costurile de la debitorii necinstiți către cei cinstiți. Această abordare era nedreaptă și ineficientă.

Astăzi, revoluția în domeniul datelor și al învățării automate schimbă radical regulile jocului. Rețelele neuronale, capabile să găsească modele complexe, neevidente pentru om, în baze de date uriașe, permit trecerea de la tarife fixe la evaluarea individuală a riscului. Acest lucru face microîmprumuturile mai accesibile pentru debitorii de încredere și, în același timp, protejează IMF-urile de potențiale neplăți.

Rețelele neuronale ca bază a scorului

Istoric, IMF-urile au utilizat un set limitat de date pentru a lua decizii privind acordarea de împrumuturi. Cu toate acestea, această metodă a dus adesea la erori mari și, în consecință, la un cost total ridicat al creditului pentru toți debitorii. Rețelele neuronale au rezolvat această problemă, trecând de la analiza cauzelor la previziunea comportamentului.

Prelucrarea Big Data

Principalul avantaj al rețelelor neuronale este capacitatea lor de a prelucra volume uriașe de date, care depășesc capacitatea modelelor tradiționale de scorare:

• Analiza comportamentală a modului în care împrumutatul interacționează cu site-ul sau aplicația MFO. Aceasta include viteza de completare a chestionarului, corectarea erorilor, ora din zi la care a fost depusă cererea.

• Amprenta digitală permite evaluarea datelor obținute cu acordul clientului, despre activitatea sa pe rețelele sociale, istoricul browserului sau căsuțele de e-mail.

Rețelele neuronale sunt capabile să identifice aspecte neevidente, pe care un manager obișnuit le-ar ignora. De exemplu, comparația între tipul de gadget mobil al împrumutatului și tendința acestuia de a intra în incapacitate de plată sau între poziția sa geografică și stabilitatea financiară.

Luarea deciziilor și reducerea riscului

Modelul de scorare bazat pe rețele neuronale funcționează pe baza învățării profunde. După analizarea a milioane de împrumuturi istorice, atât rambursate cu succes, cât și neplătite, sistemul este capabil să:

• Să prevadă probabilitatea întârzierilor și a neplăților. Sistemul atribuie fiecărui împrumutat un procent exact al probabilității de neplată a datoriei. Acest lucru permite IMF-urilor să ia o decizie mai informată: să refuze, să aprobe cu suma minimă sau să aprobe cu limita maximă.

• Identifica frauda. Rețelele neuronale sunt capabile să identifice semne de acțiuni ilegale, care sunt dificil de detectat de către om. De exemplu, înregistrarea mai multor împrumuturi de la o singură adresă IP, cu mici variații în datele din pașaport.

• Utilizarea unei rate de dobândă flexibile. Cu cât riscul de neplată previzionat este mai mic, cu atât rata dobânzii pentru un anumit împrumutat poate fi mai mică.

Astfel, clienții de bună credință beneficiază de condiții mai avantajoase, iar compania reduce pierderile operaționale.

Oferte personalizate

Rețelele neuronale permit renunțarea la tarifele universale și trecerea la condiții individuale. Dacă înainte clienților li se ofereau rate și termene standard, acum sistemul poate genera oferte personalizate.

De exemplu, unui împrumutat de încredere, care întotdeauna returnează banii la timp, i se poate oferi o rată a dobânzii mai mică sau o limită mai mare. Unui client nou i se poate oferi un împrumut mic, cu condiții avantajoase, pentru a-i testa disciplina de plată. Iar unei persoane care apelează frecvent la împrumuturi pentru scopuri specifice (de exemplu, plata studiilor sau a serviciilor medicale) i se poate oferi un produs specializat.

Avantaje și amenințări ascunse

Integrarea inteligenței artificiale în procesele de acordare a microcreditelor oferă o serie de avantaje pentru toți participanții la piață:

Pentru debitori — tarife echitabile, condiții mai bune, creditare mai responsabilă, protecție împotriva îndatorării excesive.

Pentru IMF — reducerea nivelului de neplată, optimizarea rezervelor, creșterea loialității clienților, stabilitatea pe termen lung a afacerii.

Pentru piață în ansamblu — creșterea stabilității financiare generale, ieșirea microfinanțării din umbră în sfera serviciilor financiare tehnologice.

Dar există și unele riscuri, precum și dileme etice:

• Modelele complexe de rețele neuronale sunt adesea greu de explicat. Este imposibil să se spună cu exactitate de ce algoritmul a respins un anumit client. Acest lucru creează probleme în ceea ce privește reglementarea și transparența.

• Algoritmul poate amplifica în mod inconștient prejudecățile sociale existente. Dacă, din punct de vedere istoric, locuitorii anumitor zone au rambursat mai prost împrumuturile, rețeaua neuronală va învăța să discrimineze toți împrumutații din acea zonă.

• Colectarea și analiza amprentei digitale ridică întrebări serioase cu privire la limitele vieții private. Nu este clar unde se află limita după care oportunitatea financiară se transformă în supraveghere totală.

Personalizarea poate crea o situație în care clientul este atât de atașat de condițiile avantajoase ale unei singure instituții financiare, încât nu poate pleca la concurenți, ale căror algoritme îl consideră mai puțin ideal. Acest lucru poate deveni o capcană.

Exemple practice

În Vietnam, Indonezia și Filipine sunt deja testate activ sisteme care analizează comportamentul utilizatorilor de aplicații mobile. De exemplu, se ia în considerare cât de regulat o persoană își reîncarcă telefonul sau plătește utilitățile prin servicii online.

În Europa și SUA, rețelele neuronale sunt integrate în sistemele bancare și permit generarea de oferte de credit în doar câteva secunde. În țările CSI apar, de asemenea, startup-uri care utilizează inteligența artificială pentru a evalua debitorii fără istoric de credit.

Viitorul microcreditelor și al rețelelor neuronale

În următorii ani, ne putem aștepta la o integrare și mai profundă a rețelelor neuronale în domeniul microfinanțării. Algoritmii nu numai că vor prevedea neplățile, ci vor ajuta clienții să își gestioneze finanțele. De exemplu, sistemul va putea să reamintească termenele de plată, să ofere sume optime de împrumut sau chiar să recomande renunțarea la credit dacă riscul este prea mare.

În plus, personalizarea va deveni o tendință cheie. Microîmprumuturile se vor adapta stilului de viață al clientului: studenților li se va oferi un împrumut pentru plata cursurilor, antreprenorilor — pentru achiziționarea de echipamente, iar familiilor — pentru cheltuieli medicale.

Concluzie

Pentru ca tehnologiile să aducă beneficii, este important să se mențină un echilibru între inovație și responsabilitate. Instituțiile financiare microcreditoare trebuie să asigure transparența algoritmilor și să garanteze protecția datelor. Utilizatorii trebuie să rețină că împrumutul rămâne o obligație care trebuie îndeplinită.