Историческая справка
Идея использовать цифровые следы для оценки платёжеспособности возникла ещё в начале 2010-х годов. Тогда традиционные кредитные бюро начали осознавать, что их методы — основанные на данных о банковских счетах, задолженностях и кредитной истории — не охватывают значительную часть населения, особенно в развивающихся странах. В 2014 году ряд финтех-стартапов начал экспериментировать с альтернативными источниками данных, включая активность в социальных сетях.
К 2020 году в некоторых странах Азии и Африки кредитный скоринг на основе социальных сетей стал частым способом оценки заёмщиков без банковской истории. В 2023–2024 годах эта практика получила дальнейшее развитие с внедрением ИИ и моделей машинного обучения, которые научились интерпретировать поведенческие паттерны пользователей в интернете. Сейчас, в 2025 году, такой скоринг используется как вспомогательный механизм в ряде финтех-платформ, особенно при микрокредитовании и онлайн-займах.
Базовые принципы
Кредитный скоринг на основе социальных сетей — это способ оценки кредитного риска заёмщика с использованием информации из его аккаунтов в Facebook, Instagram, X (бывший Twitter), LinkedIn и других платформах. В отличие от традиционного подхода, здесь во внимание принимаются не только финансовые показатели, но и поведенческие признаки, стиль общения и даже круг общения.
Алгоритмы обрабатывают следующие типы данных:
- Частота и характер публикаций: регулярные и осмысленные посты могут свидетельствовать о стабильности и социальной адаптации.
- Социальные связи: наличие связей с людьми, имеющими хорошую финансовую репутацию, может положительно влиять на оценку.
- Информация о трудоустройстве и образовании: данные из профилей LinkedIn нередко используются для подтверждения уровня дохода и профессиональной стабильности.
Эти данные анализируются при помощи алгоритмов искусственного интеллекта, которые выявляют корреляции между цифровым поведением и вероятностью возврата кредита.
Примеры реализации
Одним из пионеров в этой области стала компания Lenddo (основана в Сингапуре), которая ещё в 2015 году начала использовать данные из соцсетей для микрофинансирования в странах Юго-Восточной Азии и Латинской Америки. Приложение просматривало разрешенные пользователем данные из Facebook, чтобы оценить его "социальный капитал".
В Китае платформа Sesame Credit, связанная с Alibaba, анализировала не только транзакции, но и поведение в мессенджерах и социальных сетях. Система оценивает не только вероятность дефолта, но и "социальную благонадёжность" пользователя.
В 2024 году несколько российских и европейских финтех-стартапов начали внедрять подобные технологии в сфере Buy Now Pay Later (BNPL), позволяя принимать решение о предоставлении рассрочки без доступа к банковской истории.
Частые заблуждения
Несмотря на растущую популярность, вокруг скоринга на основе социальных сетей существует немало мифов. Некоторые из них связаны с непониманием того, как именно работают алгоритмы и какие данные анализируются.
- Миф 1: Система читает личные сообщения. На самом деле, большинство платформ анализируют только открытые данные, доступ к которым дал сам пользователь (например, лайки, публичные посты, информация о работе). Переписка в мессенджерах не используется без прямого согласия.
- Миф 2: Один пост может испортить скоринг. Оценка строится на анализе тысяч параметров и долгосрочных паттернов, а не на единичных публикациях. Алгоритмы рассчитаны на статистическую устойчивость, а не на случайные колебания.
- Миф 3: Это замена классическому кредитному рейтингу. На деле социальный скоринг — лишь дополнение. Он особенно полезен для тех, у кого нет кредитной истории, но он редко используется как единственный источник информации.
Заключение
Кредитный скоринг на основе социальных сетей — это пример того, как технологии трансформируют финансовую сферу. С одной стороны, он расширяет доступ к кредитованию для миллионов людей без формальной истории. С другой — вызывает вопросы о конфиденциальности и прозрачности алгоритмов. По мере развития искусственного интеллекта и законодательства в области цифровых прав, такие системы будут становиться всё более точными и этичными. Важно, чтобы пользователи понимали, какие данные они предоставляют, и могли контролировать, как они используются.
