В середине декабря к публичному размещению акций на бирже NASDAQ приступает американская облачная платформа Upstart Holdings. Сервис помогает банкам точнее определить платежеспособность потенциальных заемщиков при помощи модного сейчас машинного обучения. Насколько вложение в подобную компанию перспективно для частных инвесторов?

Искусственный интеллект видит насквозь

Кредитный скоринг, а проще говоря, система, позволяющая оценивать платежеспособность потенциального клиента кредитной организации, применяется уже давно. Банкам всегда было важно знать, вернет человек долг или лучше ему сразу отказать. Вероятность рассчитывается статистическими методами. Специалисты изучают кредитную историю большого количества людей, на основе этого делают выводы, какие категории клиентов чаще всего платят по графику, а какие предпочитают не платить до последнего, после чего заносят результат в специальную программу.

Слабое место такого подхода — хотя программа и вычисляет итоговый результат автоматически, но работает все равно по правилам, созданным людьми. Это ограничивает количество параметров, используемых при оценке того или иного заемщика. Чтобы сделать оценку эффективнее, в Upstart Holdings решили применять для расчета машинное обучение. Забегая вперед: это помогло.

Что такое машинное обучение? Суть технологии в том, что пути решения задачи перебирает в уме искусственный интеллект. Достаточно дать исходные данные специальной математической модели — нейронной сети, а дальше она самостоятельно найдет зависимости (даже самые неочевидные) и сделает выводы. Самый наглядный пример — известная программа Prisma, позволяющая стилизовать любое фото под картины известных художников. Ее нейросеть обучили на множестве примеров работ этих авторов, и теперь она сама способна показать, чем конкретно Пикассо отличается от Рембрандта.

Применение машинного обучения позволило Upstart Holdings использовать не 15-30 параметров для оценки риска выдачи кредита, как это происходит в классической модели, а сразу около 1600. То есть нейросеть обращает внимание даже на самые мелкие детали. Для этого ее обучали на 9 млн случаях погашения кредитов.

Ставки ниже, прибыль — выше

Что это дает банкам? В первую очередь уменьшение числа невозвратных кредитов. Но это не главное. Благодаря более точной оценке они смогут эффективнее рассчитывать процентную ставку и, таким образом, привлекать новых клиентов, говорят эксперты Финтолка.

Антон Гринштейн, эксперт информационно-аналитического центра компании Hamilton:

— При текущем уровне эффективности скоринга банки вынуждены удерживать более высокие средние ставки по потребительскому кредитованию, перераспределяя издержки кредитования «плохих» заемщиков на «хороших». С системой оценки Upstart Holdings банки могут гораздо лучше выявлять «плохих» заемщиков, делая ставки для них выше, а для «хороших» ниже, тем самым увеличивая их долю в своем кредитном портфеле. Исследования самой компании показывают, что снижение ставки на 100 базисных пунктов увеличивает воронку конверсии заемщиков на 15 %. Это значит, что снижение процентной ставки за счет более точной оценки риска может стать прямым драйвером роста для банков.

Применение машинного обучения может оказаться эффективным для выдачи кредитов поколению двадцатилетних.

Олег Богданов, ведущий аналитик QBF:

— Кредитная история и применяемые в США баллы FICO очень хорошо работают для среднего поколения, у которого за плечами есть определенный трудовой путь и опыт взаимоотношений с банками. Для выпускников вузов и колледжей такие методики не подходят, необходимы другие критерии. Upstart Holdings как раз и предлагает оценивать потенциального заемщика по другим параметрам: посещаемость занятий, результаты тестов, личные склонности, область образования и так далее. Думаю, что тема финансового обеспечения молодого поколения, которое ориентировано на новые технологии, очень перспективна.

Все в онлайн

Особенно заинтересованы в сотрудничестве с Upstart Holdings мелкие и средние банки. Компания становится для них своеобразным проводником в цифровые технологии, финансировать которые с нуля банкиры не способны. При этом использование технологий Upstart Holdings оказывается выгодным даже несмотря на то, что кредитным организациям приходится платить платформе комиссию — за счет которой компания в 2020 году вышла в прибыль.

В 2018 году количество одобренных кредитов на платформе выросло на 88 %, в 2019 году — почти на 100 %. За три квартала 2020 года — на 30 %. В 2019 году выручка выросла на 65 % (164 млн долларов), за девять месяцев 2020 года — на 44 % (146 млн долларов). Чистый убыток сократился с 12,3 млн долларов в 2018 году до 0,5 млн в 2019 году, а за три квартала 2020 года чистая прибыль выросла до 5 млн долларов.

«Сам факт применения искусственного интеллекта в оценке заемщиков при выдаче кредита — это один из самых прогрессивных подходов в современном финтехе. Безусловно, что потребность в таких платформах будет расти, чему способствует переход в онлайн большего числа клиентов по всему миру. Модель, применяемая Upstart Holdings, позволяет одобрять 27 % заемщиков при том, что традиционные модели одобряют при тех же условиях только 16 % заявок от клиентов», — говорит председатель правления коммерческого банка «ФинТех» Татьяна Федорцова.

Компания Upstart Holdings собирается провести IPO на бирже NASDAQ 15 декабря под тикером UPST. Ожидается, что стоимость акций составит от 20 до 22 долларов за штуку. Привлечь в ходе IPO платформа рассчитывает до 198 млн долларов, а рыночная стоимость компании может достигнуть 1,59 млрд долларов.