Год спустя: как Appruvo развивает автолизинг для underbanked-клиентов

Первый год работы позволил проверить ключевые гипотезы о финансировании underbanked-клиентов. Рассказываем, какие выводы удалось сделать на практике.

Для многих участников рынка сама идея выглядела слишком рискованной. Казалось, что масштабировать такую модель невозможно: слишком высокие риски, слишком мало данных и слишком много неопределенности.

Спустя год мы не готовы утверждать, что нашли универсальное решение. Однако первые результаты позволяют сделать несколько выводов, которые, на наш взгляд, выходят далеко за рамки истории одной компании.

За первый год Appruvo провела 450 сделок на сумму более 410 млн рублей, обработала свыше 52 тыс. заявок и подключила почти 400 дилерских центров по всей России. Такой объем уже позволяет не только оценить собственные результаты, но и внимательнее посмотреть на сам рынок underbanked-клиентов.

Именно этими наблюдениями мы и хотим поделиться.

Когда мы запускали Appruvo, для нас главным вопросом был не размер рынка и даже не уровень спроса. Куда важнее было понять, действительно ли отказ банка автоматически означает высокий риск для любой финансовой организации.

Такой подход давно стал нормой для финансового рынка. Большинство скоринговых моделей в первую очередь оценивают кредитную историю заемщика, поэтому даже единичные просрочки в прошлом, отсутствие кредитной истории или нестандартный профиль занятости могут существенно снизить вероятность одобрения.

Мы предположили, что существует и другая категория клиентов — людей, которые не соответствуют формальным требованиям классического скоринга, но при этом обладают стабильным доходом и способны выполнять свои обязательства.

Именно эта гипотеза легла в основу модели Appruvo.

Вместо того чтобы опираться только на кредитную историю, мы сделали ставку на более широкий анализ данных. Помимо информации из бюро кредитных историй система учитывает банковские выписки, структуру доходов, долговую нагрузку и другие параметры, которые позволяют оценить текущее финансовое положение клиента.

За первый год через платформу прошло более 52 тыс. заявок, а около 24 тыс. клиентов предоставили банковские выписки для более глубокой оценки. По итогам такого анализа положительное решение получили 85% клиентов.

Конечно, одного года недостаточно, чтобы делать далеко идущие выводы о рынке в целом. Но уже сейчас можно сказать, что между классическим банковским одобрением и полным отказом существует значительно более широкий сегмент клиентов, чем принято считать. Наш опыт показывает: кредитная история остается важным инструментом оценки риска, однако сама по себе она далеко не всегда отражает текущие финансовые возможности человека.

Одним из главных открытий первого года для нас стал портрет самого клиента.

Когда говорят о людях, которым отказали в финансировании, обычно представляют заемщиков с низкими доходами, высокой долговой нагрузкой и серьезными финансовыми проблемами. На практике мы увидели другую картину.

Средний возраст клиентов Appruvo составляет 35–40 лет, средний подтвержденный доход по банковской выписке — около 150 тыс. рублей в месяц, а медианная долговая нагрузка находится на уровне 32%.

Большинство клиентов работают по найму в частном секторе, на них приходится 71% сделок. Еще 13% — сотрудники государственного сектора, 8% — самозанятые.

Не менее показательно и то, какие автомобили выбирают такие клиенты. Средняя стоимость автомобиля составляет 964 тыс. рублей, средний возраст — около 12 лет, а первоначальный взнос находится на уровне 16%. В большинстве случаев речь идет о массовых и ликвидных моделях вторичного рынка — LADA, Toyota, Hyundai, Nissan, Ford и Chevrolet.

Конечно, эти данные отражают выборку одной компании и не могут считаться портретом всего рынка. Однако они позволяют сделать осторожный вывод: далеко не каждый отказ банка связан с отсутствием платежеспособности. Во многих случаях человек просто не укладывается в критерии конкретной скоринговой модели, несмотря на стабильный доход и понятную финансовую модель поведения.

Поэтому сегодня все большее значение приобретает не сам факт отказа, а его причина. Именно она зачастую позволяет точнее оценить кредитный риск.

Пожалуй, главное изменение, которое мы увидели за первый год работы, связано не столько с портретом клиента, сколько с самим подходом к оценке риска.

Долгие годы кредитная история оставалась основным инструментом принятия решений в розничном финансировании. И это закономерно: она позволяет быстро оценить, как заемщик исполнял свои обязательства в прошлом, и по-прежнему остается одним из важнейших источников информации.

Однако в автолизинге риск определяется не только клиентом.

Не меньшее значение имеет сам предмет финансирования: его ликвидность, техническое состояние, история эксплуатации и потенциальная стоимость при возможной реализации. Поэтому при принятии решения важно оценивать не только платежеспособность клиента, но и качество самого актива.

Именно на этой идее изначально строилась модель Appruvo. Помимо кредитной истории, банковских выписок, структуры доходов и долговой нагрузки система анализирует характеристики автомобиля: возраст, пробег, количество владельцев, историю ДТП, рыночную ликвидность, вероятность мошенничества и другие параметры, способные повлиять на риск сделки.

Мы не рассматриваем искусственный интеллект как замену классическому скорингу. Его задача — дополнить традиционную модель оценки, обработать значительно больший объем данных и автоматизировать их анализ.

Сегодня после получения полного комплекта документов система формирует предварительное решение примерно за одну минуту, а полный цикл сделки занимает менее двух часов. При этом итоговое решение остается результатом комплексной оценки, а не работы одного алгоритма.

Именно в этом, на наш взгляд, заключается одно из ключевых направлений развития отрасли. Конкуренция постепенно смещается от вопроса «как быстрее принять решение» к вопросу «как принять более точное решение». В этой модели технологии становятся не самоцелью, а инструментом, который помогает комплексно оценить и клиента, и автомобиль — два ключевых элемента любой сделки.

Любая новая модель финансирования рано или поздно сталкивается с главным вопросом: насколько устойчивым окажется сформированный портфель.

Можно долго обсуждать технологии, искусственный интеллект или новые подходы к скорингу, но в конечном итоге именно платежная дисциплина клиентов показывает, насколько жизнеспособна выбранная модель оценки риска.

Поэтому с самого начала для нас было важно оценивать не только количество одобренных заявок или скорость принятия решений, но и качество обслуживания договоров после выдачи автомобиля.

По итогам первого года показатель NPL 0–30 в портфеле Appruvo составляет 4,9%, а доля договоров с просрочкой свыше 30 дней — 0,6%.

Безусловно, делать окончательные выводы пока рано. Один год — слишком короткий срок для оценки устойчивости любой риск-модели. Портфель еще должен пройти несколько экономических циклов, а сама модель — подтвердить свою эффективность на большем объеме сделок.

Тем не менее уже сейчас можно сделать одно важное наблюдение: сам по себе сегмент underbanked-клиентов не означает автоматически более низкое качество портфеля. Ключевую роль играет не категория клиента, а то, насколько точно финансовая организация умеет оценивать его индивидуальный риск.

Именно вокруг качества такой оценки, на наш взгляд, в ближайшие годы и будет развиваться конкуренция на рынке автофинансирования.

Пожалуй, главный итог первого года связан не только с результатами самой модели, но и с реакцией отрасли на ее появление.

Когда мы запускали Appruvo, идея работы с underbanked-клиентами воспринималась с осторожностью. Для дилеров это был новый инструмент продаж, для лизинговых компаний — новый риск-профиль, а для многих участников рынка — гипотеза, которую еще предстояло проверить на практике.

За год отношение постепенно изменилось. Сегодня к платформе подключены почти 400 дилерских центров по всей России, а партнерами стали более 15 лизинговых компаний. Это не означает, что рынок уже полностью перестроился, однако интерес к альтернативным моделям финансирования заметно вырос.

Во многом этому способствует текущая ситуация в отрасли. Банки по-прежнему придерживаются консервативных подходов к оценке заемщиков, а значительная часть клиентов остается за пределами традиционного кредитования. Для дилеров это означает потерянные продажи, а для финансовых организаций — аудиторию, с которой существующие модели пока работают недостаточно эффективно.

Именно здесь сегодня формируется одна из наиболее перспективных точек роста. Речь не о замене классического автокредитования или лизинга, а о появлении дополнительных инструментов, которые позволяют расширить доступ к финансированию для клиентов, чье текущее финансовое положение не в полной мере отражается традиционными скоринговыми моделями.

За первый год мы убедились, что интерес к таким решениям существует не только со стороны клиентов, но и со стороны участников рынка. Поэтому сегодня мы рассматриваем Appruvo не просто как отдельный продукт, а как платформу, которая на практике проверяет жизнеспособность новой модели оценки риска в российском автолизинге.

За первый год работы мы получили ответы далеко не на все вопросы. Один год — слишком короткий срок, чтобы делать окончательные выводы о жизнеспособности любой риск-модели. Впереди — новые сделки, изменение рыночной конъюнктуры и несколько экономических циклов, которые станут для нее настоящей проверкой.

Однако уже сейчас можно говорить о тенденции, которая, вероятно, будет определять развитие рынка в ближайшие годы. Финансовые организации постепенно отходят от универсальных моделей оценки заемщиков в пользу более персонализированного анализа риска. Развитие технологий, доступность новых источников данных и автоматизация процессов позволяют принимать решения, опираясь не только на кредитную историю, но и на текущее финансовое положение клиента.

Речь не о том, чтобы заменить классический скоринг или сделать финансирование доступным для всех без исключения. Скорее, о том, чтобы точнее различать клиентов с действительно высоким уровнем риска и тех, кто лишь не соответствует формальным критериям существующих скоринговых моделей, но способен добросовестно выполнять свои обязательства.

Первый год работы Appruvo показал, что такой подход заслуживает дальнейшей проверки. Следующий этап для нас — не просто увеличение числа сделок, а накопление достаточного объема данных, который позволит еще точнее оценивать риски и глубже понимать поведение клиентов. Если эта гипотеза продолжит подтверждаться, изменения могут затронуть не только рынок автолизинга, но и подходы к финансированию физических лиц в целом.