Гамбургский стартап зарабатывает на ссудах людям со скудной кредитной историей

Он делает ставку на инновационную систему оценки потенциальных заемщиков
Гамбургский интернет-стартап Kreditech создает портрет заемщика на основе данных из всевозможных источников
Гамбургский интернет-стартап Kreditech создает портрет заемщика на основе данных из всевозможных источников / Klaus Ohlenschl / DPA / TASS

Гамбургский стартап Kreditech начинает собирать данные о вас как о заемщике, как только вы напечатали первые буквы на его сайте. Например, система запоминает, печатаете вы свою фамилию или вставляете ее командой paste. В последнем случае есть вероятность, что вы не человек, а бот. Потенциальных заемщиков просят дать доступ к истории просмотров веб-страниц. Тем самым стартап выясняет их потребительские предпочтения и проверяет, не бывают ли они на сайтах, которые могут создать кредитные риски. Например, онлайн-казино.

Гамбургский стартап Kreditech, дающий ссуды людям со скудной кредитной историей или даже без нее, привлек внимание инвесторов от JC Flowers до Питера Тиля. Цель компании – создать «аналог Amazon в потребительском кредитовании». В планах экспансии – разработка продуктов для управления личными финансами и платежных сервисов.

Традиционные кредитные бюро анализируют прошлый и настоящий финансовый опыт в попытке предсказать будущее. Но оправдана ли попытка сделать то же самое на основе множества разнообразных данных, от психологического тестирования до анализа постов в Facebook или LinkedIn?

Рене Грименс, финансовый директор Kreditech, уверяет: «Анализ прошлого финансового поведения может дать почву для выводов на будущее. Но для большинства людей это не работает. Лучший индикатор – как они ведут себя прямо сейчас». Вместо того чтобы сконцентрироваться на истории платежей, Kreditech пытается создать портрет заемщика на основе самых разных данных. «Социальные медиа много расскажут о человеке, – продолжает Грименс. – Какие у вас друзья? Если кто-то из знакомых уже занимал у нас и вовремя отдал, это хороший знак».

Соцсети позволяют понять, как претендент проводит время. Житель Санкт-Петербурга, не вылезающий из баров, скорее всего, окажется рискованным заемщиком. Еще один инструмент – лингвистический анализ записей в Facebook или твитов. Правда, если заемщик отказывается делиться адресами аккаунтов, это не значит, что кредита ему не видать.

Kreditech отличает от других кредитных онлайн-бюро не только объем данных, которыми он оперирует. Стартап задумал изменить традиционное представление о хорошем заемщике. Компанию не слишком интересуют классические требования вроде предоставления сведений о минимальном доходе и возрасте. Kreditech составляет алгоритм поведения человека. Дело это непростое. Автоматический поиск совпадений данных потенциального клиента и признаков надежного заемщика далеко не всегда выдает правильный ответ. Поведение, подозрительное для рабочего завода (оставлять заявку из Гамбурга, если он работает в Штутгарте), будет вполне естественным для представителя профессии, связанной с разъездами.

Но такой анализ позволит разглядеть нечто большее, нежели факт, что такой-то не выплатил в срок прошлый кредит. Человек может лезть из кожи вон, чтобы расплатиться вовремя, но низкий доход не оставил ему шансов.

Грименс признает, что методика небезгрешна: «Наши алгоритмы хороши, только когда они являются одной из частей в мозаике данных».

Но перспективы перед компанией, если ей удастся подтвердить правильность алгоритмов, открываются захватывающие. Если нанести на карту мира регионы, где у большинства людей есть кредитные рейтинги, останется много белых пятен. Даже в странах, где практически каждый взрослый имеет рейтинг, работа с теми, кто еще не успел его получить, открывает доступ к огромному рынку.

Пока в убытке

Kreditech сейчас слишком мала, чтобы крупные банки всерьез обеспокоились конкуренцией. На вопрос о том, на сколько миллионов евро Kreditech выдала кредитов, основатели расплывчато отвечают, что сумма находится «в середине двухзначных цифр». Компания до сих пор убыточна, а ее выручка в 2015 г. предварительно оценивается в 41 млн евро.

Штаб-квартира Kreditech – в Германии. А основные рынки – Чехия, Мексика, Польша, Испания и Россия. На некоторых из этих рынков стартап выдает деньги людям, которые иначе вынуждены были бы обращаться к теневым дельцам. Сама Kreditech оценивает потенциал глобального рынка в 8 трлн евро.

Процентные ставки, как и у всех работающих с непроверенными заемщиками, у Kreditech весьма высоки. Для микрозаймов сроком на 30 дней – от 0,8 до 1% в день.

Компания была основана в 2012 г. Александром Граубнер-Мюллером и Себастьяном Димером. Оба они работали в инкубаторе стартапов Rocket Internet. У Rocket Internet они и пытались получить средства для запуска своего проекта на развивающихся рынках, но не смогли договориться. В ноябре прошлого года гендиректором компании стал Граубнер-Мюллер, тогда как Димер занялся стратегией. Как вспоминает Граубнер-Мюллер, тогда банки не справлялись с кредитованием заемщиков без кредитной истории, а их онлайн-системы оценки были весьма недружественными к клиентам.

У нового гендиректора нетерпеливый взгляд отличника. Белокурые волосы и слегка затемненные очки только усиливают это впечатление. У Грименса, работающего уже второй десяток, более расслабленные и приветливые манеры. До того как в 2013 г. присоединиться к Kreditech, он успел поработать на Citibank в Лондоне, McKinsey в Португалии и один бутик-банк в Берлине.

То, что штаб-квартира компании оказалась в Гамбурге, дело случая. Именно здесь нашелся первый бизнес-ангел. Город красив сам по себе, изобилует барами и клубами, что повышает привлекательность расположения компании в глазах персонала. Всего в штате Kreditech числится 200 человек, правда, они разбросаны по всему миру.

На этот рынок рвется не только Kreditech. Но аналитик Forrester Оливия Бердак предупреждает, что инновационные системы оценки заемщиков еще не прошли по-настоящему серьезной проверки: «Они даже ни разу не переживали финансовый кризис». Грименс, правда, парирует: «Наша система уже работала в неблагоприятных макроэкономических условиях. Мы ожидаем, что наша модель адаптируется лучше и быстрее, чем служащие отделов кредитования смогли сделать за 2000 лет истории банковского дела».

Перевел Антон Осипов