„Ha a cipőd mérete nem, de a digitális lábnyomod segíthet, hogy több hitelt kaphass. Itthon még nem, de az Egyesült Államokban a fintech cégek már évek óta használják a social scoring módszert a közösségi hitelezésben. A SoFi, vagy az Earnest jó példát mutathatnak a hazai pénzintézeteknek is. Lássuk, hogyan fogtak hozzá itthon a kutatók.
Trinh Anh Tuan, a Corvinus Fintech Center kutatója összegyűjtötte a legjobb hallgatói fintech kezdeményezéseket. Korábban bemutattuk, hogyan segíthet a blockchain technológia a használtautó piacon. A mostani projektben a kutatók azt vizsgálták, miképpen segítheti a social scoring a hitelminősítést a magasabb kockázatot jelentő diákok körében.
A probléma: ki ad hitelt a diákoknak a Diákhitelen túl?
A felsőoktatásban tanulóknak hitelfelvételre kizárólag a Diákhitel ad lehetőséget, amennyiben nem rendelkeznek egy rendszeres havi (min. 100 000 Ft-os) fizetéssel. A Diákhitel havonta maximum 50 000 Ft értékben áll rendelkezésre, így egy nagyobb kiadás finanszírozásához a hallgatónak nincs lehetősége magasabb összegű, vagy újabb hitel felvételére.Frissdiplomások és felsőoktatásban tanulók esetében nem csak azzal kell számolnia a banknak, hogy az ügyfél nem rendelkezik állandó keresettel, de ilyen típusú hiteleknél a törlesztés is évekkel később kezdődik el.
Alapötlet: a digitális lábnyom alapján hitelpontszám számolása
A hitelkockázatot social scoring megoldásokkal tudjuk csökkenteni. A social scoring egy pontozást jelent a digitális lábnyom alapján, melyből következtetéseket lehet levonni a személyiségünkről. Ezt felhasználva tudjuk kialakítani az adott személy hitelpontszámát is, ami azt méri, mennyire megbízható az ügyfél.A modellünk két pillérre épül, egy saját fejlesztésű programra, illetve együttműködésre más cégekkel, szervezetekkel az adatok megszerzése érdekében.
Így működhetne a social scoring Magyarországon
A saját program a felhasználó hozzájárulásával egy kétszintes adathozzáféréssel dolgozik:
- Olyan adatok, amelyekből egyértelműen beazonosítható az adott személy. A diákhitel termékünkben kiemelten fontosak például a diákigazolványok nyilvántartásából származó adatok.
- Az ügyfél viselkedésének elemzése keresőrobotok segítségével, Big Data technológiával, melynek nagy előnye, hogy hatalmas mennyiségű adatot képes kezelni, valamint kiszűrni a valótlan adatokat is.
Ezek a források akkor tudnak egy megbízható pontszámot adni, ha az adott személy elegendő információt hagy maga után az internethasználat során. A friss diplomások és egyetemi, főiskolai hallgatók körében ez a pontozás működőképes lehet, hiszen ebbe a korosztályba tartozók túlnyomó többsége jelen van a közösségi oldalakon, és igénybe vesz online szolgáltatásokat.
A projekt keretében létrejövő social scoring webfelületen a felhasználó értesül arról, hogy mely adatait vesszük igénybe a hitelpontszám meghatározásához, és a hozzájárulását követően a program kiszámítja azt. Ezt a pontszámot nem csak bankok vagy hitelintézetek vehetik igénybe a hitelelbíráláshoz, de a P2P hitelezéshez is felhasználható lenne.
Az első projektek egyike lehetne az MNB sandbox-ban
Kiemelt szempont a termékjavaslatunkban az adatvédelem, azon belül különösen fontos a személyes adatok kezelése. Az ügyfeleket biztosítani kell afelől, hogy az adataikat engedély nélkül nem adják ki harmadik félnek. A módszerünk megfelel az Európai Parlament Általános Adatvédelmi Rendeletének (GDPR), melynek betartása 2018 májusától minden, az európai állampolgárok adatait kezelő cégnek kötelező.A megoldásunkat az MNB által létrehozandó szabályozási sandbox-ban tervezzük tesztelni.”
Forrás:
A digitális lábnyomod segíthet, hogy több hitelt kaphass. Jön a social scoring; FinTechZone; 2017. június 19.
Lásd még: FinTech Workshop D03: Frecska Éva – Social Scoring megoldások felhasználása hitelelbírálásnál prezentáció
Szerkesztői megjegyzés: Az ötlet problematikus voltára lásd: What Is a Social Credit Score and How Can it Be Used?; Justin Kuepper; 2017. január 4.
„Social scoring” magyarul: közösségi médián alapuló pontozásos hitelminősítés
