Решения на базе Big Data: инструмент развития финсектора и страховка от мошенников

Эти данные — бесценный ресурс для провайдеров финансовых услуг, однако для его эффективного использования нужны правильные инструменты. Мы решили на примере Big Data от lifecell изучить, как можно использовать аналитику больших объемов данных для развития бизнеса и защиты от мошенников и недобросовестных заемщиков.

Объем информации, который ежедневно проходит через мобильного оператора, составляет терабайты данных, что сопоставимо с круглосуточным прослушиванием музыки на протяжении полутора лет. Впрочем, важен не столько объем, сколько возможность правильно интерпретировать огромные массивы данных. Компания lifecell успешно использует инструменты аналитики Big Data сразу в нескольких направлениях. В частности, для того, чтобы улучшить обслуживание бизнес-клиентов и повысить эффективность своих внутренних процессов, оптимизировать мобильные сети. Не менее важное направление — сотрудничество с правительственными проектами, такими как smart city и «государство в смартфоне». Также компания реализовывает проект «Забота сквозь границы» и мероприятия по борьбе с коронавирусом.

Бизнесс-клиентам решения Big Data от lifecell помогают улучшать качество клиентского опыта, оптимизировать операционные расходы, сокращать уровень мошенничества и т. п.

Аналитика Big Data для компаний финсектора

Продукты lifecell, разработанные с использованием технологий Big Data, условно можно разделить на две группы. К первой относятся скоринговые модели, которые предоставляют банкам, финансовым учреждениям и кредитным организациям результат в виде скорингового балла клиента. В эту группу входят:

• кредитный скоринг;

• маркетинговый скоринг;

• определение давности активации номера;

• SIM-Counter (проверка количества уникальных SIM-карт);

Вторая группа включает сервисы, которые анализируют номера и SIM-карты, предоставляя ответ в виде «да» или «нет»:

• IMSI Check (проверка уникального номера абонента);

• проверка переадресации.

Универсальных решений не существует: у каждого клиента свой набор параметров для скоринга, как и разные алгоритмы ранжирования этих параметров. Поэтому модель, эффективная для одного банка, может не принести желаемых результатов другому. В случае с кредитными или страховыми компаниями разница будет еще более ощутимой. Исходя из этого, в lifecell руководствуются индивидуальным подходом к каждому заказчику.

Скоринг на базе Big Data — как это работает

Кредитный скоринг незаменим, когда нужно оценить уровень доходов клиента и, соответственно, определить его кредитоспособность. Применяя эту технологию, компания ускоряет время рассмотрения заявок и снижает уровень невозвратов по займам.

Разработка кредитного скоринга для банка начинается с того, что мобильный оператор вместе с банком определяет, что представляют собой благонадежные и неблагонадежные заемщики с точки зрения заказчика. Оператор запрашивает у банка номера телефонов уже существующих клиентов, которые относятся к «хорошим» заемщикам, а также тех, кто попал в группу «плохих». Далее этот анонимизированный набор данных (dataset) анализируется на предмет общих взаимосвязей и схожестей внутри каждой из групп клиентов. В процессе изучаются десятки различных прогностических параметров (предикторов), их ранжируют по степени важности и присваивают им тот или иной скоринговый балл. На основании суммарного балла всех предикторов можно с высокой долей вероятности определить благонадежность заемщика.

Кредитный скоринг реализуется через API: банк отправляет мобильному оператору номер потенциального клиента, после чего система автоматически вычисляет скоринговый балл и присылает его заказчику. Эти данные помогают банку быстро принять решение о выдаче займа.

Данные, позволяющие определить кредитоспособность клиента:

• Давность активации номера: этот параметр помогает вычислить номера-однодневки.

• Использование телеком-услуг: значение имеет частота и регулярность использования, а также объем и ассортимент услуг. К примеру, один абонент совершает пару звонков в месяц, в то время как другой звонит ежедневно на множество номеров разных операторов, плюс активно пользуется интернетом.

• Оплата телеком-услуг: анализируется стабильность оплаты ежемесячных пакетов, наличие задолженностей по номеру, подключение дополнительных сервисов (роуминг, платные подписки и пр.).

• Список контактов: проверка круга общения абонента для выявления «хороших» или «плохих» кредитозаемщиков.

• Анализ маршрута абонента согласно данным базовых станций оператора. Закономерности в передвижении позволяют понять образ жизни и привычки абонента, определить работу курьером или водителем такси, вычислить нахождение в заключении и т. п.

• Модель и стоимость мобильного телефона. А также как часто абонент меняет аппараты и сколько уникальных SIM-карт прошло через конкретный телефон.

Маркетинговый скоринг: на что обратить внимание

У маркетингового скоринга множество областей применения. В частности, он необходим для формирования эффективной стратегии продвижения товаров или услуг, когда речь идет о правильной сегментации клиентов и разработке индивидуальных предложений. С его помощью гораздо легче определить наиболее подходящий товар или услугу для каждой категории пользователей. А это, например, позволяет избежать ситуации, когда реклама элитной продукции транслируется аудитории с невысоким доходом. Маркетинговый скоринг поможет подобрать самые действенные каналы коммуникации с клиентами и подходящее для этого время, высветит проблемы, которые могут привести к оттоку клиентов.

Предположим, компания планирует оптимально использовать рекламный бюджет для продвижения продукции. Чтобы определить нужную аудиторию, особое внимание фокусируется на определенных предикторах дохода клиента и/или особенностях его поведения, среди которых можно выделить:

• геолокацию (районы проживания и работы абонента, где он проводит свободное время, как часто бывает за границей);

• модель смартфона;

• стабильность оплаты телеком-услуг;

• интенсивность потребления и каналы использования интернет-трафика: соцсети, мессенджеры, стриминговые сервисы и т. д.

Антифрод-сервисы для банков и финучреждений

По информации от Украинской межбанковской ассоциации членов платежных систем EMA, убыток от незаконных операций с использованием SIM-карт в 2020-м году составлял в среднем 12 500 грн за одну транзакцию. Если система не отслеживает подозрительные операции, мошенники успевают использовать карту несколько раз, уводя со счетов сотни тысяч гривен. И это если говорить только о денежных потерях, между тем репутационный урон может иметь гораздо более серьезные последствия. Поэтому интерес к антифрод-сервисам у компаний из сферы финансов в последнее время значительно вырос.

Ассортимент антифрод-сервисов, которые компании финансового сектора применяют для защиты своей репутации и денег от мошенников, достаточно широк. Начнем с услуги определения давности активации номера, которая раньше была частью кредитного скоринга, но из-за высокой востребованности у клиентов ее также выделили в отдельный сервис. Банки и МФО активно используют этот продукт в процессе решения по выдаче займа, чтобы вычислить SIM-карты, которые были активированы непосредственно перед запросом на кредит. Такие номера не гарантируют, что заемщик будет и дальше оставаться на связи, а значит, возрастает вероятность отказа в кредите.

SIM-Counter нужен для проверки количества уникальных SIM-карт в одном телефоне. Смысл в том, что некоторые «умельцы» покупают сразу несколько стартовых пакетов мобильных операторов специально для получения кредитов и других финуслуг, привязанных к номеру телефона. После активации услуги симка выбрасывается, затем используется другая и т. д. Результат SIM-Counter предоставляется заказчику в виде скоринга: чем выше балл, тем большее количество уникальных номеров использовалось в одном телефоне за определенный отрезок времени.

Как объяснили в компании lifecell, скоринговые модели приходится постоянно совершенствовать, так как по прошествию времени злоумышленники придумывают новые способы мошенничества.

IMSI Сheck — сервис, который проверяет факт замены SIM-карты по ее уникальному номеру IMSI: обычно он состоит из 15 знаков, но может быть и короче. Если по номеру фиксируется замена, это может свидетельствовать о несанкционированном перевыпуске симки. Такая схема достаточно популярна у мошенников, которые целятся на банковские счета абонентов, привязанные к финансовому номеру телефона, либо же планируют взять кредит на чужое имя. Чтобы получить доступ к номеру, злоумышленники сначала блокируют SIM-карту жертвы как украденную или потерянную, а затем перевыпускают ее на свое имя. Это достаточно легко сделать с предоплаченными номерами, которых в Украине большинство.

IMSI Сheck обычно используется в кредитном скоринге, но может применяться и как отдельный инструмент верификации.

Проверка переадресации. Сейчас общение между финучреждениями и клиентами происходит преимущественно в электронном виде, что открывает множество возможностей для мошенников. Злоумышленники устанавливают на телефоне намеченной жертвы переадресацию на свои номера, и когда банк звонит клиенту или отправляет ему SMS с одноразовым кодом для подтверждения операций, мошенники перехватывают эти звонки и сообщения. Банк считает, что получает подтверждение от клиента, в то время как клиент остается не в курсе происходящего, а деньги уходят со счета.

Скоринг и защита персональных данных

Для проведения скоринга используется номер телефона потенциального заемщика, то есть персональная информация абонента. Однако в этом случае нельзя говорить о том, что происходит «сливание данных». Любая процедура с мобильным номером возможна только с согласия владельца этого номера. К примеру, если человек хочет получить кредит, он должен дать письменное разрешение банку или МФО на обработку своих персональных данных. Что касается рекламы, то ее получает клиент, который добровольно оставил свои контакты, например, при заполнении анкеты в магазине или АЗС на получение дисконта, во время участия в акциях и т. д.

lifecell гарантирует, что при создании решений на базе Big Data для бизнес-клиентов используются исключительно неперсонифицированные и агрегированные данные, которые были собраны и обработаны согласно закону ЗУ «О защите персональной информации» и ЗУ «Об информации».

Количество компаний, которые используют продукты на базе Big Data, за последнее время значительно выросло. Об этом свидетельствуют цифры. По словам Юрия Голято, эксперта по решениям и предложениям для корпоративного бизнеса компании lifecell, в мае 2021 года число клиентов, которые используют Big Data, выросло на 340%, а доход компании в этом направлении увеличился на 518%, по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. В целом же сектор услуг для компаний финансового сектора генерирует более 50% совокупного дохода lifecell от всех сервисов аналитики больших объемов данных.

Больше о возможностях Big Data читайте на страницах lifecell Business у Facebook и Linkedin.