За последние годы рынок кредитования МСБ претерпел значительные изменения. Рост ключевой ставки ЦБ до 21%, макроэкономическая турбулентность, и ухудшение платежной дисциплины заемщиков стали серьезным вызовом для финтех-компаний. По итогам 2024 года доля просроченной задолженности по кредитам в сегменте МСБ подскочила до исторического максимума в 14,6%, а доля должников с просрочкой составила рекордные 14,7%. Между тем, лидер российского краудлендингового рынка, платформа JetLend, по итогам 2024 года увеличила совокупный портфель займов площадки в 13,9 раза с 2021 года — до 9,6 млрд руб., количество инвесторов увеличилось в 10,7 раза до 63 тыс. человек. По данным ЦБ, на конец третьего квартала 2024 года общее число инвесторов на рынке краудфандинга составляло 162 тыс. человек. Таким образом, можно сказать, что двое из пяти инвесторов, размещающих средства на инвестплатформах, выбирают JetLend.
Основа и главная изюминка проекта, система оценки рисков, была разработана еще на старте проекта, пять лет назад. За это время рынок МСБ сильно изменился, Jetlend, как стартап, стремительно рос, и риск-модель необходимо было постоянно адаптировать. Необходимо было перестроить всю модель скоринга, чтобы сохранить уровень дефолтности значительно ниже среднерыночных показателей и обеспечить безопасность средств инвесторов.
Опыт пересборки риск-модели: главные выводы
В марте 2024 года JetLend запустил обновленную скоринг-модель. Теперь алгоритм на базе машинного обучения анализирует множество факторов и метрик, дает заключение, но вне зависимости от него, заявка проходит и проверку со стороны андеррайтеров. Время андеррайтерской проверки увеличилось, а также расширилось количество стоп-факторов, влияющих на отказ в получении займа.
Этот опыт позволяет выделить ряд основных опорных точек, без учета которых невозможно объективно оценить риски потенциальных заемщиков. Рассмотрим основные.
Прозрачность корпоративной структуры. Самым важным уроком стала необходимость жесткой проверки корпоративной структуры заемщиков. На примере нескольких проблемных случаев стало очевидно, что без сквозного анализа связанных компаний невозможно объективно оценить риски. Новая модель теперь уделяет особое внимание проверке на уровне группы связанных заемщиков.
Компании с непрозрачной структурой собственности часто использовали стратегию дробления бизнеса на несколько юридических лиц для получения большего финансирования. Это создавало скрытые риски, которые не были видны при оценке каждой компании по отдельности.
Фокус на качественном сегменте заемщиков. В новой модели сознательно уменьшена целевая группа заемщиков, сделана ставка на бизнес с выручкой от 50 млн до 2 млрд рублей. Для микробизнеса и ИП условия также значительно ужесточены.
Комплексный подход к оценке финансовой устойчивости. Существенно усилились требования к финансовой устойчивости компаний. В новой модели оцениваются не только текущие финансовые показатели, но и их историческая динамика, а также способность компании адаптироваться к изменяющимся экономическим условиям — специалисты JetLend проводят стресс-тесты для потенциальных заемщиков, моделируя падение выручки и рост долговой нагрузки, чтобы проанализировать устойчивость к негативным изменениям макроэкономики.
Новые категории рисков
В результате пересборки скоринговой модели платформа Jetlend определила и встроила в оценку рисков сразу несколько ошибок потенциальных заемщиков, которые существенно влияют на решение рекомендовать компанию для инвестирования или нет.
Непрозрачная структура собственности. Одна из самых распространенных проблем — сокрытие конечных бенефициаров и связанных компаний. Платформа выявляла множество случаев, когда заемщики использовали номинальных директоров и пересекающиеся юридические адреса для маскировки единой структуры собственности.
ML такие схемы распознать сложно, в Jetlend подобные риски проверяют андеррайтеры, которые могут подвергнуть деятельность компании более тщательной и вдумчивой проверке.
Искажение финансовой отчетности. Значительное число компаний предоставляло в качестве официальной отчетности цифры, не отражающие реальную операционную деятельность. Расхождения между официальной отчетностью и фактическими операционными показателями стали одним из ключевых триггеров для углубленной проверки.
Новая модель включает автоматизированную систему выявления несоответствий в финансовой документации и сопоставления данных из различных источников. Но окончательный анализ всей отчетности проводят андеррайтеры, и уже на основании их заключения делается вывод о возможности той или иной компании перейти в разряд заемщика.
Зависимость от ограниченного числа контрагентов. Многие компании сегмента МСБ критически зависят от одного-двух крупных клиентов. Потеря такого клиента часто приводила к неспособности обслуживать задолженность. Теперь андеррайтеры обращают внимание на то, как компания диверсифицирует свою выручку.
Как обновления повлияли на работу с просрочкой
Пересобрав скоринговую модель, JetLend теперь работает на опережение. Поэтому одним из ключевых изменений стал переход к раннему выявлению признаков ухудшения платежной дисциплины. Активно мониторятся даже минимальные задержки (1-2 дня), которые ранее не рассматривались как значимые.
Такой подход позволяет принимать превентивные меры: пересматривать условия или блокировать новые транши до возникновения формальной просрочки. В результате платформа смогла существенно снизить объем проблемной задолженности.
Также в новую модель интегрирован механизм автоматического снижения лимитов и отзыва скорингового рейтинга при выявлении негативных триггеров. Если заемщик допускает снижение финансовой дисциплины ниже 100% или обнаруживаются расхождения в отчетности, система автоматически сокращает лимиты или полностью останавливает дальнейшее финансирование.
Jetlend теперь проводит полноценную перепроверку финансового состояния заемщика при обращении за новым траншем. Эта мера оказалась особенно эффективной для выявления компаний, использующих рефинансирование как способ скрыть финансовые трудности. Но, анализ банковских выписок и транзакционной активности при пролонгации позволяет выявлять признаки ухудшения финансового состояния на ранних стадиях.
Результаты пересборки риск-модели
Благодаря внедрению обновленной риск-модели удалось не только сохранить, но и улучшить качество портфеля в условиях повышенной макроэкономической турбулентности. Уровень просрочки в JetLend остается значительно ниже среднерыночных показателей, что подтверждает эффективность выбранной стратегии.
Пересборка риск-модели потребовала значительных ресурсов и времени, но результаты полностью оправдали ожидания платформы. Запустилась более устойчивая система оценки рисков, которая позволяет продолжать развитие даже в сложных экономических условиях, обеспечивая безопасность инвестиций наших клиентов.
- JetLend усилил требования к профилю заемщиков. Основной фокус был сделан на компании с прозрачной структурой собственности и устойчивыми финансовыми потоками. Также существенно сократилось присутствие в высокорискованных отраслях и уменьшились лимиты для микробизнеса, что позволило поддерживать качество портфеля на высоком уровне.
- Пересборка риск-модели на базе машинного обучения позволила более точно оценивать индивидуальный риск каждого заемщика. В результате платформа смогла внедрить систему тарификации, основанную на риске (Risk-Based Pricing), когда процентные ставки напрямую коррелируют с уровнем риска заемщика. Высокорискованные заявки либо получали минимальные лимиты с повышенными ставками, либо полностью отсекались, что обеспечило естественную фильтрацию портфеля.
- Для всех сделок введены обязательные выездные проверки: посещение офисов, складов, встречи с персоналом. Эта практика позволила на раннем этапе отсеивать компании без реального бизнеса. Дополнительно платформа внедрила систему скрытых проверок, когда сотрудники JetLend под видом клиентов или поставщиков оценивают реальное положение дел в компаниях-заемщиках. Такой подход оказался особенно эффективным для выявления фиктивной деятельности.