Кредитный скоринг и здоровье: новая граница финансовой аналитики
В современном мире границы между различными отраслями стираются. Финансовые технологии всё чаще обращают внимание на данные, которые ранее считались далеко от экономики. Одной из таких новаций стал кредитный скоринг на основе данных о здоровье. Это направление не только вызывает бурные обсуждения, но и ставит под вопрос традиционные подходы к оценке финансовой надёжности заёмщика. Что же это за метод, как он работает и какие подходы к нему существуют?
Что такое кредитный скоринг на основе здоровья
Кредитный скоринг — это метод оценки платёжеспособности потенциального заёмщика на основе математических моделей. Он традиционно включает в себя такие параметры, как кредитная история, уровень доходов, занятость, долговая нагрузка. Однако в последние годы технологические компании и банки стали исследовать возможность включения в скоринг данные, касающиеся состояния здоровья клиента.
Идея проста: здоровье напрямую влияет на трудоспособность, стабильность дохода и, соответственно, на способность обслуживать кредиты. Чем лучше здоровье, тем выше вероятность, что человек будет стабильно работать и не останется без источника дохода из-за инвалидности или продолжительной болезни. Особенно это критично в странах с дорогой медициной или отсутствием всеобщего медицинского страхования.
Реальные примеры использования
В Китае несколько финтех-стартапов уже экспериментируют с включением биометрических данных в свои кредитные модели. Так, платформа WeBank проводила пилотный проект, в котором анализировались данные с фитнес-браслетов: число шагов в день, частота сна и пульс. Пользователи с регулярной физической активностью получали более низкие кредитные ставки.
В США стартап Earnest рассматривал возможность оценки здоровья на основе медицинских страховых полисов и истории посещения врачей. При этом соблюдение конфиденциальности данных обеспечивалось использованием анонимизированных метрик, таких как «общий индекс здоровья» или «риск хронических заболеваний».
Как это технически работает
Сбор данных: банки, страховые компании или финтех-компании получают данные из следующих источников:
- умные часы и фитнес-трекеры (данные о пульсе, активности, сне);
- медицинские страховые базы (частота обращений, наличие хронических заболеваний);
- генетические тесты (с разрешения клиента);
- электронные медицинские карты (в странах, где это законодательно разрешено).
Обработка данных: данные о здоровье проходят этапы очистки, нормализации и классификации. Например, пульс выше нормы может свидетельствовать о стрессе или сердечных заболеваниях и повлиять на скоринговую оценку.
Моделирование: используются методы машинного обучения, такие как градиентный бустинг или нейросети, чтобы выявить корреляции между состоянием здоровья и вероятностью дефолта по кредиту. В качестве метрик часто берутся:
- коэффициент потерь (loss rate);
- вероятность дефолта (probability of default);
- индекс здоровья (health risk score).
Этические и юридические вызовы
На первый взгляд, использование данных о здоровье кажется логичным шагом в сторону более точной оценки рисков. Однако на практике это вызывает ряд серьёзных вопросов.
Во-первых, конфиденциальность. Передача медицинской информации третьим лицам жёстко регулируется во многих странах. Например, в ЕС действует Общий регламент по защите данных (GDPR), согласно которому использование данных о здоровье требует прямого согласия клиента и не может быть обязательным условием для получения услуги.
Во-вторых, дискриминация. Представим ситуацию: два заёмщика с одним и тем же доходом и кредитной историей, но один из них имеет диабет. Использование таких данных может привести к несправедливому повышению процентной ставки, даже если заболевание никак не сказалось на его доходе.
Наконец, существует риск неправильной интерпретации медицинских данных. Алгоритм может принять за потенциальную угрозу безвредное повышение давления из-за кофе или временного стресса.
Сравнение подходов: традиционный vs. здоровье-фокус
Традиционный скоринг опирается на стабильные, легко проверяемые параметры: заработок, занятость, задолженность. Он прост в реализации и юридически прозрачен. Однако он не всегда отражает реальную способность клиента обслуживать долг в будущем. Например, человек с безупречной кредитной историей может внезапно заболеть и потерять доход.
Скоринг с учётом здоровья предоставляет более многомерную картину рисков. Он потенциально может снизить процентные ставки для молодых, активных клиентов с хорошим здоровьем. Однако он сложнее в реализации, требует соблюдения множества норм по защите персональных данных и несёт риск социальной дискриминации.
Цифры говорят сами за себя
Согласно исследованию Фонда потребительских финансов США, 27% заёмщиков, у которых возникли просрочки, в течение года испытывали проблемы со здоровьем. Ещё более интересный факт: согласно исследованию в Journal of Financial Services Research, уровень дефолта у клиентов с диагностированными хроническими заболеваниями в два раза выше, чем у здоровых, при прочих равных условиях.
Тем не менее, в странах ЕС после введения GDPR только 3% финансовых организаций готовы использовать здоровье как фактор скоринга, тогда как в странах Юго-Восточной Азии — более 15%.
Вывод: осторожный прогресс
Кредитный скоринг на основе данных о здоровье — технология с огромным потенциалом и не менее серьёзными рисками. При правильном подходе она может сделать кредитование справедливее и точнее. Но при бездумной реализации — привести к нарушению прав человека и росту социальной неравенства.
Будущее — в ответственном использовании технологии. Только прозрачность, добровольность и соблюдение этики в обработке медицинских данных смогут сделать такую модель приемлемой и эффективной.
