Банк России вычислит «черных кредиторов» с помощью Big Data

Возможности Big Data используют для защиты россиян в интернете от «черных кредиторов». Центробанк разрабатывает проект, который позволит применить новую модель надзора: различать сайты компаний, имеющих и не имеющих право выдавать займы потребителям. Об этом сказано в документах регулятора, с которыми ознакомились «Известия». Машина гораздо быстрее и эффективнее человека проанализирует огромные объемы информации в Сети, поясняют эксперты.

Минфин готовит доклад президенту о разработке и реализации комплекса мероприятий, направленных на выявление и пресечение нелегальной деятельности по предоставлению потребительских займов. Банк России сформировал свою часть данных для этого доклада. Это следует из письма первого зампреда ЦБ Сергея Швецова в Минфин от 11 мая. В нем сказано, что регулятор работает над специализированной моделью надзора на основе Big Data.

Она позволит разделять сайты на имеющие и не имеющие право на выдачу займов. Развитие проекта осуществляется во взаимодействии с компанией «ЕС-Лизинг», которая занимается разработкой программного обеспечения и вычислительной техники. В IT-компании на запрос «Известий» не ответили.   

— В настоящий момент мы наблюдаем активный переход участников нелегального рынка в интернет, в связи с чем планируем сконцентрировать усилия на работе с большими объемами данных (Big Data), — пояснили «Известиям» в Банке России. — Для этих целей разрабатывается соответствующее программное обеспечение, которое позволит быстрее выявлять и прекращать деятельность вредоносных схем.

Представитель регулятора отметил, что для защиты прав потребителей финансовых услуг и поддержки добросовестной конкуренции на рынке Банк России активизировал свою работу по выявлению и прекращению деятельности нелегальных организаций, в том числе так называемых «черных кредиторов».

Это привело к тому, что в I квартале 2018 года было выявлено более 1300 организаций, предположительно нелегально выдающих кредиты. За весь 2017 год подобных организаций было выявлено 1374, в 2016 году — 1378. Как пояснили в ЦБ, динамика связана с более эффективной и системной работой по противодействию нелегальной деятельности. В том числе и в интернете, где сайты добросовестных организаций маркируются.

Управляющий партнер АО «2К» Тамара Касьянова отметила, что проблема «черных кредиторов» сейчас очень актуальна. Именно технологии искусственного интеллекта, умеющие работать с большим объемом неформализованных данных, позволяют достаточно быстро и эффективно находить сайты, которые маскируются под легально существующие финансовые организации, а на деле занимаются незаконной банковской деятельностью.

По ее словам, мошенники используют множество разнообразных схем. Чтобы находить их вручную, нужно постоянно выделять под это значительные человеческие и временные ресурсы, в то время как надзорные схемы на основе Big Data могут делать это быстрее и эффективнее. Оператору нужно будет лишь проконтролировать результат, а вся «черновая работа» по поиску и анализу будет отдана машине. Таким образом можно будет своевременно отслеживать появление подобных сайтов и принимать соответствующие меры.

Член экспертного совета по цифровой экономике Госдумы Никита Куликов считает, что использование Big Data в банковской сфере и финансовом секторе — это не будущее, а уже наступившая реальность. В ряде стран, например в Сингапуре, США, Великобритании и Китае, Big Data активно используются для оценки поведения, кредитоспособности физических и юридических лиц, для предотвращения случаев мошенничества. Как правило, на них указывает резкое изменение структуры платежей, смена потребительского поведения.

Но помимо анализа поведения клиентов банков можно изучать поведение и самих финансовых организаций: например, на межбанковском рынке, в сфере розничного кредитования, на рынке срочных вкладов, выдачи ипотечных и автокредитов, отметил эксперт.

— ЦБ может собирать и анализировать массив данных, на основании чего не только отслеживать активность участников рынка, но и выявлять на нем тех, кто не должен заниматься тем, чем занимается, — пояснил Никита Куликов.

К примеру, если несколько сотен или тысяч физлиц, не связанных друг с другом, получают на свой счет средства от какого-то одного лица или организации, ЦБ сможет проверить, кто выступает таким кредитором и на каком основании действует, пояснил эксперт.