Обмен данными банков и телекомов должен быть коммерческим для недопущения деградации аналитики – T2

T2, российский оператор мобильной связи, повышает своими аналитическими решениями точность скоринговых моделей банков, что для бизнеса и клиентов банков означает сохранение миллиардов рублей. Такое заявление сделала Ирина Лебедева, заместитель генерального директора по коммерческой деятельности, на форуме «Финополис-2025». Она предупредила, что взаимодействие банков и телекомов требует инвестиций в развитие аналитических моделей, а значит, должно осуществляться на коммерческой основе для недопущения их деградации.

Аналитика телеком-оператора позволяет выявлять преднамеренное банкротство и повышать качество кредитного скоринга на 1-3%.

«Эти несколько процентов для банка снижают убытки на сотни миллионов рублей ежегодно. Наши данные помогают банкам лучше понимать нужды и мотивы клиентов», — объяснила Ирина Лебедева.

Недобросовестные заемщики оформляют кредиты в нескольких финансовых организациях с целью прохождения процедуры банкротства, оставляя банки без возможности вернуть выданные деньги. Данные телекома о связи абонента с компаниями, занимающимися банкротством, и анализ паттернов его поведения в сети позволяют выявить потенциальных кредитных шопперов и лиц, склонных к преднамеренному банкротству. Повышение точности прогноза за счет обогащения телеком-аналитикой помогает банкам предотвратить выдачу кредитов недобросовестным заемщикам.

На похожую величину — плюс 1-5% для крупных банков — аналитические телеком-решения позволяют улучшить прогнозирование оттока клиентов. «Наши скоринговые модели, построенные под каждый конкретный банк, позволяют банкам своевременно и персонализировано отреагировать на риск ухода клиента», — добавила Ирина Лебедева.

Она обратила внимание на то, что развитие аналитических моделей требует значительных инвестиций. Взаимодействие с банками в части аналитики должно опираться на коммерческую модель, «обесплачивание» такого обмена может лишить телеком мотивации к развитию предиктивной аналитики и привести к деградации алгоритмических моделей, подчеркнула Лебедева.