O scurtă istorie – și viitorul – scorurilor de credit

Ele pot să transforme o economie. Și sunt la fel de robuste ca datele de la baza lor.

128
11 minute de lectură

Jocul numerelor

ÎN FIECARE zi a săptămânii, Lika Koplatadze, care vinde împrumuturi de consum pentru TBC Bank, una dintre cele mai mari bănci din Georgia, își sună între 170 și 250 de compatrioți. Nu își alege ea țintele. Un algoritm furnizează scorurile de credit (un număr între 0 și 400, care indică probabilitatea plății unui împrumut) a milioane de georgieni, selectează cele mai bune perspective și le formează automat numerele de telefon.

În țările bogate, acest gen de lucruri se întâmplă de câteva decenii, dar în Georgia este ceva nou. În 2005, câteva bănci georgiene s-au alăturat Creditinfo, un grup islandez, ca să creeze primul birou de credite din țară. După doi ani, biroul avea date despre 232.000 de oameni. Acum se ocupă de 2,6 milioane de georgieni, într-o țară cu circa 3 milioane de adulți.

Impactul a fost profund. Ofițerii de împrumuturi luau cam zece decizii pe zi, spune Vasil Verulashvili, care conduce departamentul de management al riscului pentru Bank of Georgia, cea mai mare bancă din țară ca active. În trecut, dacă cineva cerea un credit ipotecar, „trebuia să verifici, este ăsta scopul real al împrumutului? Trebuia să mergi la prețul staționar: este real sau nu?” spune el. „Azi, avem nevoie de mai puțin de o secundă ca să luăm zece decizii.” Valoarea împrumuturilor a sărit de la sub 10% din PIB, în 2004, la 56% în 2016. Dobânzile medii au scăzut de la 20,2% la 12,6%. „Totul începe de la asta,” spune Verulashvili, referindu-se la creșterea performanțelor de credit ale Georgiei.

Hei, big lender

Georgia urmează o cale îndelung bătută, deși într-un ritm accelerat. Aproximativ jumătate dintre economiile lumii au birouri de credite private, cu grade diferite de sofisticare. Ascensiunea lor nu numai că a uns roțile dezvoltării economice, dar au și prevestit sosirea economiei conduse de date și mediate de algoritmi, din secolul al XXI-lea. Acum, companiile antreprenoriale duc acest mix de finanțe și tehnologie în lumea în curs de dezvoltare, folosind tipuri noi de date digitale pentru a lua decizii de creditare. Așa cum este cazul pentru multe afaceri conduse de date, companiile se inserează, de asemenea, în cele mai intime spații locuite de clienții lor.

Până destul de târziu în secolul al XX-lea, datele sistematice despre potențialii împrumutători abia existau. Primele birouri de credit americane erau operații locale care cercetau ziarele după informați: știri despre arestări, căsătorii, promovări și altele. Ele includeau tot soiul de chestiuni dubioase, inclusiv informații despre problemele conjugale ale oamenilor, viața lor sexuală și activitățile politice. Nu era multă știință la mijloc.

Această situație a început să se schimbe în 1956, când lui William Fair și lui Earl Isaac le-a venit ideea de a folosi date pentru a prezice probabilitatea ca un împrumutător să intre în încetare de plată. S-a adeverit că împrumuturile „bune” erau legate de deținerea de telefoane, de rămânerea mai mult timp la aceeași adresă, de menținerea mai îndelungată în aceeași funcție și de vârsta celui care făcea cererea. Ei au creat o consultanță, Fair, Isaac and Company, al cărei produs era un tabel de scoruri, din carton, oferit clienților bancari sau din retail. Ofițerii de împrumuturi le umpleau cu informațiile despre cei care cereau credite și adunau rezultatele ca să vadă dacă depășeau nivelul de risc acceptabil.

Extinderea tabelelor de scoruri a atras atenția reglementatorilor. La fel a făcut-o creșterea numărului unor birouri de credit, precum Retail Credit Company (acum Equifax), care păstrau date despre milioane de americani și le împărțeau bucuros cu orice cumpărător. Pe fondul unor dezbateri care prevesteau luptele de azi despre caracterul privat al datelor, Congresul a organizat audieri pe această problemă.  

Aceasta a culminat, în 1970, cu adoptarea Fair Credit Reporting Act (FCRA), care le cerea birourilor de credit să raporteze informații doar celor cu un scop legitim, obligându-le să se asigure de acuratețea acestora, și le dădea consumatorilor dreptul de a vedea și de a corecta dosarele. Equal Credit Opportunity Act (ECOA), din 1974, interzicea ca împrumutătorii să fie discriminați pe baza sexului sau a statutului marital. În 1976, această lege a fost modificată pentru a interzice considerentele de rasă, religie și alte caracteristici.

Deși FCRA restrângea activitățile birourilor de credit, reglementarea a impulsionat afacerile lui Fair Isaac. Scorurile de credit au introdus un sistem aparent științific și ne-discriminator de determinare a persoanelor care ar trebui să facă credite, iar necesitatea de a se conforma ECOA a transformat această lege dintr-un lux pentru împrumutători într-un alt punct bifat în costul de a face afaceri.

Cea mai mare revoluție în scorurile de credit a venit 15 ani mai târziu. Lucrând cu Equifax, Experian și TransUnion, trei birouri de credit care ajunseseră să domine piața, Fair Issaac a dezvăluit, în 1989, primul scor pentru creditul de consum: un număr între 300 și 850, în care scorurile mai mari indică un rating mai bun de credit. Cunoscut ca scorul FICO (de la Fair Isaac Corporation), el a devenit repede standardul pentru împrumutătorii americani.

În timp ce FICO a creat, anterior, algoritmi speciali pentru împrumutători, ca să le traseze harta vechilor atribute ale clienților în unele viitoare, noul său scor folosea comorile de date deținute de cele trei birouri pentru a aloca un număr format din trei cifre pentru fiecare client din sistem. Un scor FICO ia în considerare cinci date importante ale informației financiare, alocând fiecăreia o pondere diferită. Formula exactă este secretă, dar este alcătuită, în linii mari, din istoricul plăților (35%), totalul datorat deja (30%), lungimea istoricului creditelor (15%) și două scoruri pentru mixul de credit: carduri, conturi la magazine și ipoteci (10%) și cererile de credite noi (10%). Numărul rezultat joacă un rol mare în acordarea de credit cuiva, și la ce rată de dobândă. Scorurile FICO sunt folosite, acum, în 90% din deciziile de creditare din America.

Scorurile de credit se extind repede în țările în curs de dezvoltare. În doar câțiva ani, At Financial din China, o filială a Grupului Alibaba, a construit un sistem vast de scoruri, numit Zhima Credit (sau Sesame Credit), care acoperă 325 de milioane de oameni. Beneficiile unui scor bun merg dincolo de creditare, parțial datorită faptului că este introdus în Alipay, aplicația de plată a Alibaba: ele includ aplicații mai ușoare pentru vize, depozite mai mici pentru închirieri și chiar un loc mai bun pe site-urile matrimoniale. În principal, el este considerat ca o schemă de beneficii pentru utilizatorii Alipay, deoarece cel mai bun mod de a obține un rating bun pare să fie folosirea intensă a Alipay. Guvernul chinez este, acum, în curs de a construi, prin banca sa națională, un sistem de acordare a scorurilor de credit financiar pentru toți cetățenii săi – un aspect al unui sistem mai larg de „credit social”.

Dar, în țări mai mici și mai sărace, cu slabă infrastructură financiară, cei care fac scoruri de credit au date limitate cu care să lucreze. Ei pot să se uite la datele despre plăți pentru serviciile care sunt oferite înainte și plătite apoi, cum sunt utilitățile, televiziunea prin cablu sau internetul. Astfel de date de plăți dovedite, spune Michael Turner de la PERC, un think-tank american focalizat pe incluziunea financiară, sunt un ghid bun pentru risc în absența unui istoric al creditelor. FICO folosește unele dintre aceste date într-un scor specializat, destinat „consumatorilor americani care nu puteau fi încadrați anterior în scoruri, bazat doar pe datele lor tradiționale de credit”. Creditinfo lucrează acum la introducerea acestor surse în Africa.

Oamenii săraci vor folosi însă, mai probabil, servicii de telefoane cu cartelă preplătită, mai ales în afara Occidentului. Utilitățile sunt înregistrate, la rândul lor, pe gospodării, nu pe indivizi (atunci când sunt înregistrate). Așa că un nou tip de companie a întrezărit o oportunitate. Tala, un start-up cu sediul în California, care operează în India, Mexic, Filipine și Estul Africii, spune că folosește peste 10.000 de puncte de date preluate de pe telefonul inteligent al unui client pentru a determina dacă să acorde sau nu un credit. Firma a împrumutat mai bine de 500 de milioane de dolari, din 2014.

Deși operează doar în afara Americii, Tala nu ia în considerare multe dintre atributele – precum rasa, genul, religia – care sunt interzise acolo, și publică o declarație de „etică a datelor”. Totuși, datele pe care le ia în considerare ar face să crească tensiunea unui reglementator pentru protecția datelor din Occident. În categoria împrumutătorilor buni, ei îi includ pe cei care își trec și prenumele și numele de familie pe contacte, pe cei ale căror călătorii și localizări urmează tipare predictibile și pe cei care comunică regulat cu câteva contacte.

Cineva care folosește aplicații pentru comenzile de taxi are un risc mai mic, spune Paul Randall de la Creditinfo, care operează și pe mai multe piețe sărace, deoarece asta sugerează că are un telefon inteligent cu o metodă de plată pe care o folosește regulat, mai degrabă decât unul setat în scopul de a cere un credit. Cei cu aplicații pentru pariuri reprezintă un risc mai mare. Oamenii cu prieteni care au datorii neplătite pot fi proști împrumutători ei înșiși.

Psihometria sau exercițiile psihologice care măsoară caracterul, consecvența și angajarea sunt și ele larg folosite. Aceste metode aduc beneficii, dar comportă și riscuri. Deși este un supliment folositor, psihometria nu este un substitut pentru metodele tradiționale de stabilire a scorurilor și a datelor financiare, spune Turner. Prea multe date pot fi la fel de rele ca și prea puține. El citează cazuri de parteneri de la antipozi care foloseau 26 de variabile pentru tabelul lor de scor generic. „În Statele Unite, dacă ai peste zece, fie ești eliminat din grupul de risc, fie ești concediat… Cu 26, nu poți să distingi semnalul de zgomot”, spune el.

Miguel Llenas, care a ajutat la crearea unui birou de credit în Republica Dominicană, începând din 1999, spune că țara sa a folosit demult „tot soiul de informații”: facturi de electricitate, apă, telefoane mobile, informații judiciare, caziere penale. Dar el se împotrivește extragerii de date din conturile de pe rețelele sociale pentru semnale pe care unele start-up-uri le promovează ca pe o nouă sursă de date. O poză cu tine când jucai poker acum un an ne dezvăluie multe, susține el, adăugând: „Sunt îngrijorat despre aceste lucruri pentru că pun preț pe viața privată.”

În unele moduri, graba start-up-urilor care pretind că pot determina scorul de risc la credit din datele ne-financiare ale unui individ seamănă cu situația din America, din anii ʼ50, când erau luate în considerare divorțurile și promovările. Totuși, diferența dintre scorurile de credit solide din lumea bogată și metodele noi, folosite pe piețele emergente, este probabil temporară. Corelațiile exotice sunt un substitut pasabil pentru solvabilitate, dar ele nu se pot compara cu puterea de predicție a datelor financiare reale. Un fermier din Filipine, de azi, poate că va trebui să împărtășească istoricul său de căutări pe internet pentru un mic credit. Doar peste câțiva ani, ca și omologii săi georgieni, el ar putea să aibă norocul de a fi hărțuit de apelurile seci de la o bancă, iar aceasta să nu știe mai mult despre obiceiurile sale decât că el își plătește datoriile în mod regulat.

Acest articol a apărut în secțiunea Internațional din ediția tipărită a The Economist, sub titlul „Jocul numerelor”

LĂSAȚI UN COMENTARIU

Comentariul:
Introduceți numele