Швидка трансформація в локдаун: як за два тижні змінити скоринг та знайти нові точки зростання

СЕО MyCredit Владислав Белан поділився досвідом побудови скорингової моделі та її швидкої зміни в локдаун, підсумував отриманий досвід і розповів про перспективи розвитку.

Успіх фінтех-сервісу неможливий без ретельно вибудованої скоринг-моделі. Тривалий час ми вважали, що на її налаштування та тест потрібні місяці. Та коли в березні 2020-го розпочався локдаун, ми змінили скоринг в компанії за два тижні, отримали рекавері та зробили важливі висновки на майбутнє.

До локдауну. Розробка скору, що дав неринкові переваги

В MyCredit ніколи не застосовувалася модель андеррайтингу. Оскільки ми планували працювати з клієнтами групи Unbanked, одразу обрали переваги Data Science.

Розробка скоринг-системи, яку ми використовували до локдауну, зайняла півтора роки. Весь процес умовно пройшов у три етапи:

1. Визначили цільову змінну на основі завдань бізнесу. Це дало змогу обирати серед потенційних позичальників тих, хто найбільше підходив під наш профіль.

2. Оцінили якість моделі. Задля цього спеціалісти Data Science проробили велику кількість гіпотез і на їхій основі побудували сотні скор-моделей. Для визначення найкращої використовували метрику ROC AUC.

3. Провели скоринг ризиків. Це найбільш складне завдання, в межах якого довелося брати до уваги бізнесові цілі, математичний аналіз моделі та зміни поведінки клієнтів у часі.

Щоб не допустити деградації моделі в часі, систематично коригували скор, нарощували кількість предикатів, аналізували окремі фактори в ручному режимі. Завдяки цьому на початок 2020 року отримали ризик-модель з широкими можливостями і сформували базу клієнтів, 89% з яких самостійно вносили платежі згідно графіку.

Локдаун — час швидких рішень

На момент оголошення локдауну ми були впевнені у працюючому скорі, тому усвідомлено зайняли вичікувальну позицію. Перші два тижні показники залишалися стабільними, а серед гравців ринку панувала думка, що попит на кредити найближчим часом буде стрімко зростати.

На третій тиждень сума середнього чека різко зменшилася. Всупереч прогнозам, постійні клієнти продемонстрували неочікувані поведінкові патерни — стали більш свідомо підходити до вибору кредитних продуктів. Вони не лише запитували менші суми на коротші терміни, а й взагалі звели кількість звернень в сервіс до мінімуму. І така ситуація спостерігалася на ринку в цілому.

Серйозне занепокоєння викликав той факт, що через поведінкові зміни і комплексну трансформацію економічних умов наша стандартна скоринг-модель, що одночасно бере до уваги більше 300-400 предикатів, почала видавати похибки. Система, яка будувалась роками, перестала працювати. Вперше ми зіткнулися з необхідністю переналаштування скору у стислий термін. Рахунок йшов на дні.

Задля цього:

1. За цільову зміну взяли зменшення дефолту. За такої умови схвалення кредиту мали отримати лише ті клієнти, що з найбільшою вірогідністю розрахуються за борговими зобов’язаннями.

2. В якості опорних використали дані користувачів сервісу, в яких дата визрівання кредиту (строк погашення) припала на час локдауну.

3. Зведені дані згрупували в єдину вибірку. На її основі розпочався тест нового алгоритму.

Завдяки багаторічній експертизі ми змогли розробити та протестувати так званий «ковідний скоринг» менше, ніж за два тижні. Після цього новий алгоритм наклали поверх основної скор-моделі.

На той час наш звичайний скоринг добре визначав платоспроможних клієнтів. Додаткова надстройка була потрібна, щоб відсіяти тих, хто в період локдауну з великою вірогідністю не зможе розрахуватися за кредитним договором або продовжити його, сплативши суму накопичених відсотків.

«Ковідний скор» пропрацював приблизно три місяці, до середини літа. Потім ми повернулися до звичного режиму, і наразі не маємо необхідності відтворювати кейс знову.

Підсумки локдауну. Чого нас навчив цей досвід

Завдяки тому, що ми змогли змінити скоринг-модель у стислий термін, компанії вдалося вийти з локдауну навіть з кращими показниками, ніж планувалося. Крім цього, впровадження спеціальної надстройки допомогло зробити висновки, важливі у довгостроковій перспективі.

По-перше, в екстреній ситуації працюючу скоринг-модель можна змінити в стислий термін — за умови достатнього рівня експертизи.

По-друге, ми можемо довіряти своїм клієнтам: більшість з них в умовах економічної нестабільності здатні самостійно розрахувати оптимальне кредитне навантаження. Показово, що на початок локдауну серед користувачів MyCredit була невелика кількість боржників, а якість нашого кредитного портфелю залишилася задовільною.

По-третє, скоринг-систему можна і варто коригувати під окремі ринкові умови, групи клієнтів, їхні поведінкові моделі та рівень зацікавленості у тих чи інших кредитних продуктах.

Локдаун негативно вплинув на темпи розвитку компанії, та «ковідний скоринг» зробив свою справу. Ми швидко повернулися до нульового балансу, і вже до кінця минулого року повністю відновили бізнес-позиції. Ринок стабілізувався, а наша команда вже розробляє механізми, що допоможуть швидко та з повним розумінням ефективності реалізувати індивідуальні ризик-рішення не лише під внутрішні потреби, а й рекламні канали та запити наших партнерів.