Быстрая трансформация в локдаун: как за две недели изменить скоринг и найти новые точки роста

700СЕО MyCredit Владислав Белан поделился опытом построения скоринговой модели и ее быстрой смены в локдаун, подытожил полученный опыт и рассказал о перспективах развития.

Успех финтех-сервиса невозможен без тщательно выстроенной скоринг-модели. Долгое время мы считали, что на ее настройки и тест потребуются месяцы. Но когда в марте 2020-го начался локдаун, мы изменили скоринг в компании за две недели, получили рекавери и сделали важные выводы на будущее.

До локдауна. Разработка скора, который дал нерыночные преимущества

В MyCredit никогда не применялась модель андеррайтинга. Поскольку мы планировали работать с клиентами группы Unbanked, сразу выбрали преимущества Data Science.

Разработка скоринг-системы, которую мы использовали до локдауна, заняла полтора года. Весь процесс условно прошел в три этапа:

1. Определили целевую переменную на основе задач бизнеса. Это дало возможность выбирать среди потенциальных заемщиков тех, кто больше всего подходил под наш профиль.

2. Оценили качество модели. Для этого специалисты Data Science проделали большое количество гипотез и на их основе построили сотни скор-моделей. Для определения наилучшей использовали метрику ROC AUC.

3. Провели скоринг рисков. Это наиболее сложная задача, в рамках которой пришлось принимать во внимание бизнес цели, математический анализ модели и изменения поведения клиентов во времени.

Чтобы не допустить деградации модели во времени, систематически корректировали скор, наращивали количество предикатов, анализировали отдельные факторы в ручном режиме. Благодаря этому к началу 2020 года получили риск-модель с широкими возможностями и сформировали базу клиентов, 89% из которых самостоятельно вносили платежи согласно графику.

Локдаун – время быстрых решений

На момент объявления локдауна мы были уверены в работающем скоре, поэтому осознанно заняли выжидательную позицию. Первые две недели показатели оставались стабильными, а среди игроков рынка господствовало мнение, что спрос на кредиты в ближайшее время будет стремительно расти.

На третью неделю сумма среднего чека резко уменьшилось. Вопреки прогнозам, постоянные клиенты продемонстрировали неожиданные поведенческие паттерны – стали более сознательно подходить к выбору кредитных продуктов. Они не только спрашивали меньшие суммы на более короткие сроки, но и вообще свели количество обращений в сервис к минимуму. И такая ситуация наблюдалась на рынке в целом.

Серьезное беспокойство вызвал тот факт, что через поведенческие изменения и комплексную трансформацию экономических условиях наша стандартная скоринг-модель, одновременно принимает во внимание более 300-400 предикатов, начала выдавать ошибки. Система, которая строилась годами, перестала работать. Впервые мы столкнулись с необходимостью перенастройки скоры в сжатые сроки. Счет шел на дни.

Для этого:

1. За целевую смену приняли уменьшения дефолта. При таком условии одобрения кредита должны были получить только те клиенты, которые с наибольшей вероятностью рассчитаются по долговым обязательствам.

2. В качестве опорных использовали данные пользователей сервиса, в которых дата вызревания кредита (срок погашения) пришлась на время локдауну.

3. Сводные данные сгруппировали в единую выборку. На ее основе начался тест нового алгоритма.

Благодаря многолетней экспертизе мы смогли разработать и протестировать так называемый «ковидний скоринг» меньше, чем за две недели. После этого новый алгоритм наложили поверх основной скор-модели.

К тому времени наш обычный скоринг хорошо определял платежеспособных клиентов. Дополнительная надстройка была нужна, чтобы отсеять тех, кто в период локдауна с большой вероятностью не сможет рассчитаться по кредитному договору или продлить его, уплатив сумму процентов.

«Ковидний скор» проработал около трех месяцев, до середины лета. Затем мы вернулись к привычному режиму, и пока нет необходимости воспроизводить кейс снова.

Итоги локдауну. Чему нас научил этот опыт

Благодаря тому, что мы смогли изменить скоринг-модель в сжатые сроки, компании удалось выйти из локдауна даже с лучшими показателями, чем планировалось. Кроме этого, внедрение специальной надстройки помогло сделать выводы, важные в долгосрочной перспективе. 

Во-первых, в экстренной ситуации работающую скоринг-модель можно изменить в сжатые сроки – при условии достаточного уровня экспертизы.

Во-вторых, мы можем доверять своим клиентам: большинство из них в условиях экономической нестабильности способны самостоятельно рассчитать оптимальные кредитные нагрузки. Показательно, что на начало локдауна среди пользователей MyCredit было небольшое количество должников, а качество нашего кредитного портфеля осталось удовлетворительным. 

В-третьих, скоринг-систему можно и нужно корректировать под отдельные рыночные условия, группы клиентов, их поведенческие модели и уровень заинтересованности в тех или иных кредитных продуктах.

Локдаун негативно повлиял на темпы развития компании, но «ковидний скоринг» сделал свое дело. Мы быстро вернулись к нулевому балансу, и уже к концу прошлого года полностью восстановили бизнес-позиции. Рынок стабилизировался, а наша команда уже разрабатывает механизмы, которые помогут быстро и с полным пониманием эффективности реализовать индивидуальные риск-решения не только под внутренние потребности, но и рекламные каналы и запросы наших партнеров.