Как кредитовать клиентов с переменным доходом без повышения риска
Структура занятости меняется, и всё больше клиентов получают доход нерегулярно. По данным ФНС, в России уже свыше 12 млн самозанятых, а доходы фрилансеров за год выросли более чем на 50%. К этой группе относятся курьеры, водители на платформах, сезонные работники и молодые специалисты, у которых нет «ровной» зарплаты и классического подтверждения доходов.
URL скопирован в буфер обмена!
Проблема в том, что для большинства банков эти клиенты по-прежнему выглядят как «рисковая зона».
Не потому что они хуже платят, а потому что классические методы оценки попросту не видят их реальную финансовую активность. Справки, выписки, формальные проверки - всё это создавалось под классическую модель занятости, которая уже перестала быть массовой.
В итоге банки сталкиваются с типичной картиной:
И здесь банки упираются в несколько системных проблем:
Не потому что они хуже платят, а потому что классические методы оценки попросту не видят их реальную финансовую активность. Справки, выписки, формальные проверки - всё это создавалось под классическую модель занятости, которая уже перестала быть массовой.
В итоге банки сталкиваются с типичной картиной:
- скоринг не может оценить клиента без стабильного дохода → отказ или минимальный лимит;
- проверка затягивается из-за документов → клиент уходит в другой банк;
- модель воспринимает нерегулярные поступления как риск → растёт процент необоснованных отказов.
И здесь банки упираются в несколько системных проблем:
1
Документы не отражают реальный доход
Финансовая активность клиентов с переменным доходом практически не отражается в стандартных документах. Формальные справки фиксируют лишь небольшой фрагмент денежных операций — и зачастую не тот, который нужен для корректной оценки риска.
Что происходит на практике:
Что происходит на практике:
- Большая часть поступлений проходит мимо официальных отчётов. Курьеры, мастера, самозанятые и фрилансеры получают доход на карты, кошельки, P2P-переводами — и эти операции не отражаются в классических справках.
- Выписки не показывают динамику. Да, в документе есть суммы, но нет сезонности, регулярности, поведенческих паттернов — того, что реально определяет устойчивость клиента.
- Системы трактуют переменный доход как повышенный риск. Алгоритм видит «неравномерные поступления» → присваивает более высокий PD, хотя на самом деле у клиента может быть стабильный поток небольших, но регулярных платежей.
2
Классическая логика не умеет работать с нерегулярным доходом
Даже когда данные у банка есть, проблема не исчезает — стандартные скоринговые модели просто не рассчитаны на то, как сегодня выглядят доходы миллионов клиентов. Алгоритмы ожидают «ровный» график поступлений, привычный для наёмных сотрудников: фиксированная зарплата два раза в месяц, премии по расписанию, предсказуемый остаток на счёте.
У клиентов с переменным доходом это работает иначе:
И здесь возникает системный эффект: скоринг не ошибается намеренно — он ошибается потому, что обучен на другом типе экономического поведения.
В итоге банк получает искажённую картину платежеспособности:
У клиентов с переменным доходом это работает иначе:
- один месяц — высокий объём заказов, другой — ниже из-за сезонности;
- поступления приходят каждый день небольшими суммами;
- несколько источников дохода объединяются в один поток;
- часть транзакций проходит через платёжные сервисы, а не напрямую через зарплатную систему.
И здесь возникает системный эффект: скоринг не ошибается намеренно — он ошибается потому, что обучен на другом типе экономического поведения.
В итоге банк получает искажённую картину платежеспособности:
- PD растёт из-за «неравномерности», которая на самом деле нормальна для сегмента;
- молодые клиенты и самозанятые выбрасываются за пределы риск-аппетита;
- портфель смещается в сторону «перекредитованных» вместо тех, кто реально может платить.
3
Рост ручных проверок- дорого, медленно и с высоким риском ошибки
Когда скоринг не может корректно оценить клиента с переменным доходом, процесс автоматически уходит в ручную зону. И здесь банки сталкиваются с привычным, но уже критичным набором проблем.
Во-первых, ручная проверка всегда медленная.
Сотруднику нужно запросить документы, сверить цифры, уточнить источники дохода, иногда — связаться с работодателем или платформой. В итоге решение занимает дни, хотя клиент ожидает минут. Для сегмента с высокой конкуренцией это означает одно — человек просто уйдёт туда, где ответ дадут быстрее.
Во-вторых, человеческий фактор становится полноценным источником риска.
Когда верификатор вручную анализирует десятки заявок в день, неизбежны ошибки: не замеченные поступления, неверно классифицированные транзакции, упущенные источники дохода. Плюс субъективность — два сотрудника могут по-разному оценить одного и того же клиента.
В-третьих, операционные издержки растут непропорционально.
На каждую нестандартную заявку тратится больше времени, чем она стоит. Масштабировать такой процесс невозможно — чем больше заявок, тем больше персонала нужно нанимать, а качество решений при этом не растёт.
И самое главное — ручная проверка не решает исходную проблему.
Она не даёт банку более точную оценку, она лишь пытается «достроить» информацию, которая изначально недоступна в классических документах.
Отсюда — системный вывод: чтобы работать с клиентами с переменным доходом, банку нужен не новый регламент, а другой способ видеть финансовую активность.
Решение: оценка дохода по транзакционной активности.
Если классические документы не отражают реальный доход, а ручные проверки только замедляют процесс, остаётся один рабочий путь - смотреть на то, как клиент действительно распоряжается деньгами.
Именно это делает подход, основанный на анализе поступлений на банковские карты.
Вместо формальных справок банк получает фактическую картину денежных потоков:
Во-первых, ручная проверка всегда медленная.
Сотруднику нужно запросить документы, сверить цифры, уточнить источники дохода, иногда — связаться с работодателем или платформой. В итоге решение занимает дни, хотя клиент ожидает минут. Для сегмента с высокой конкуренцией это означает одно — человек просто уйдёт туда, где ответ дадут быстрее.
Во-вторых, человеческий фактор становится полноценным источником риска.
Когда верификатор вручную анализирует десятки заявок в день, неизбежны ошибки: не замеченные поступления, неверно классифицированные транзакции, упущенные источники дохода. Плюс субъективность — два сотрудника могут по-разному оценить одного и того же клиента.
В-третьих, операционные издержки растут непропорционально.
На каждую нестандартную заявку тратится больше времени, чем она стоит. Масштабировать такой процесс невозможно — чем больше заявок, тем больше персонала нужно нанимать, а качество решений при этом не растёт.
И самое главное — ручная проверка не решает исходную проблему.
Она не даёт банку более точную оценку, она лишь пытается «достроить» информацию, которая изначально недоступна в классических документах.
Отсюда — системный вывод: чтобы работать с клиентами с переменным доходом, банку нужен не новый регламент, а другой способ видеть финансовую активность.
Решение: оценка дохода по транзакционной активности.
Если классические документы не отражают реальный доход, а ручные проверки только замедляют процесс, остаётся один рабочий путь - смотреть на то, как клиент действительно распоряжается деньгами.
Именно это делает подход, основанный на анализе поступлений на банковские карты.
Вместо формальных справок банк получает фактическую картину денежных потоков:
- какие суммы и с какой регулярностью поступают,
- какие источники дохода прослеживаются,
- как меняется финансовое поведение клиента по месяцам,
- есть ли сезонность и насколько она устойчива,
- как распределяются поступления - равномерно или скачкообразно.
Почему это работает?
1. Доход фиксируется так, как он есть.
Не по тому, что клиент собрал в справке, и не по тому, что платформа готова подтвердить, а по реальным транзакциям, которые уже прошли по счетам.
2. Видна устойчивость.
Даже если суммы колеблются, можно увидеть стабильный поток - регулярные небольшие платежи часто надёжнее, чем редкие крупные.
3. Сегмент “невидимых” клиентов становится прозрачным.
Курьеры, фрилансеры, мастера, самозанятые - все, кто раньше выпадал из стандартных процедур, становятся наблюдаемыми без лишних документов.
4. Скорость растёт, а операционные затраты снижаются.
Проверка строится автоматически, без привлечения сотрудников и без затяжных согласований.
Фактически банк получает то, чего не хватало классическому скорингу:
живую картину доходов, а не статичный документ.
И именно это позволяет кредитовать клиентов с переменным доходом без повышения риска - на основе реальных фактов, а не предположений.
1. Доход фиксируется так, как он есть.
Не по тому, что клиент собрал в справке, и не по тому, что платформа готова подтвердить, а по реальным транзакциям, которые уже прошли по счетам.
2. Видна устойчивость.
Даже если суммы колеблются, можно увидеть стабильный поток - регулярные небольшие платежи часто надёжнее, чем редкие крупные.
3. Сегмент “невидимых” клиентов становится прозрачным.
Курьеры, фрилансеры, мастера, самозанятые - все, кто раньше выпадал из стандартных процедур, становятся наблюдаемыми без лишних документов.
4. Скорость растёт, а операционные затраты снижаются.
Проверка строится автоматически, без привлечения сотрудников и без затяжных согласований.
Фактически банк получает то, чего не хватало классическому скорингу:
живую картину доходов, а не статичный документ.
И именно это позволяет кредитовать клиентов с переменным доходом без повышения риска - на основе реальных фактов, а не предположений.
Что даёт такой подход банкам?
Когда решение строится на фактических доходах, а не на формальных документах, меняется не только точность оценки - меняется вся экономика процесса.
1. Быстрые решения и выше конверсия.
Клиент не ждёт справку, не ищет работодателя, не возвращается «позже».
Проверка проходит автоматически, и банк сохраняет тех, кто раньше выпадал из-за задержек.
2. Точная оценка риска - меньше просрочки.
Регулярность поступлений, частота операций, динамика дохода - эти параметры куда лучше отражают способность обслуживать кредит, чем средняя цифра в справке.
Ошибочных отказов становится меньше, но и риск портфеля не растёт.
3. Снижение операционных затрат.
Ручные проверки, звонки работодателям, сверка документов - всё это уходит. Процесс становится дешевле и устойчивее.
4. Контроль сегментов, которые раньше были «в тени».
Фрилансеры, курьеры, самозанятые, сезонные работники - это большой пласт клиентов, который долго оставался вне системного анализа.
Транзакционная оценка делает его управляемым.
5. Меньше юридических и комплаенс-рисков.
Не нужно собирать лишние документы, запрашивать лишние подтверждения или опираться на устаревшие данные.
Решение строится на объективных операциях - это снижает вероятность претензий от клиентов и регулятора.
6. Более устойчивый портфель.
Когда решение строится на фактических доходах, а не на формальных документах, меняется не только точность оценки - меняется вся экономика процесса.
1. Быстрые решения и выше конверсия.
Клиент не ждёт справку, не ищет работодателя, не возвращается «позже».
Проверка проходит автоматически, и банк сохраняет тех, кто раньше выпадал из-за задержек.
2. Точная оценка риска - меньше просрочки.
Регулярность поступлений, частота операций, динамика дохода - эти параметры куда лучше отражают способность обслуживать кредит, чем средняя цифра в справке.
Ошибочных отказов становится меньше, но и риск портфеля не растёт.
3. Снижение операционных затрат.
Ручные проверки, звонки работодателям, сверка документов - всё это уходит. Процесс становится дешевле и устойчивее.
4. Контроль сегментов, которые раньше были «в тени».
Фрилансеры, курьеры, самозанятые, сезонные работники - это большой пласт клиентов, который долго оставался вне системного анализа.
Транзакционная оценка делает его управляемым.
5. Меньше юридических и комплаенс-рисков.
Не нужно собирать лишние документы, запрашивать лишние подтверждения или опираться на устаревшие данные.
Решение строится на объективных операциях - это снижает вероятность претензий от клиентов и регулятора.
6. Более устойчивый портфель.
Модель опирается на данные, которые сложно подделать и которые обновляются автоматически.
Это повышает качество кредитных решений и делает портфель предсказуемее.
По сути, работа с переменным доходом - это уже не вопрос риска, а вопрос корректных инструментов. И чем раньше банк перейдёт к фактической оценке поведения, тем быстрее он выйдет на растущий сегмент, который сегодня формирует значительную часть спроса на кредитование.
Это повышает качество кредитных решений и делает портфель предсказуемее.
По сути, работа с переменным доходом - это уже не вопрос риска, а вопрос корректных инструментов. И чем раньше банк перейдёт к фактической оценке поведения, тем быстрее он выйдет на растущий сегмент, который сегодня формирует значительную часть спроса на кредитование.
Посмотрите наши решения в деле
Нажимая кнопку «Записаться на встречу», вы даёте согласие на обработку ваших персональных данных
Разберем ваш проект, подготовим индивидуальное решение
Рассчитаем стоимость внедрения для вашего бизнеса
Подберем продукт под ваши бизнес-потребности
Читайте еще