Қаржы ұйымдары несие алушыға қатысты тәуекелді бағалауда жаңа тәсілдерге жүгінуі керек

Фото: kursiv.media

Қазіргі кезде Қазақстандағы он адамның бесеуі ғана табасын зейнетақы төлемдерімен ресми растаған.

«Ұлттық статистикалық бюросының мәліметі бойынша, елімізде 9,5 миллион адам экономикалық белсенді және әрбір оныншы азамат орташа деңгейден жоғары жалақы алады. Биыл орташа көрсеткіш 365 502 теңгені құраса, экономикалық белсенді халықтың 10 пайызы ғана 365 502 теңгеден жоғары жалақы алады екен. Бұл шындыққа мүлдем сай келмейді», – деді Freedom Insurance басқарма төрағасы Азамат Керімбаев 20-21 қыркүйекте Алматыда өткен «Орталық Азиядағы сақтандыру» XIV конференциясында сөйлеген сөзінде.

Сақтандырушы клиенттің деректерін талдау тәсілін өзгерту сақтандыру мен несие берерде тәуекелді дұрыс есептеуге көмектесетінін атап өтті.

Керімбаевтың айтуынша, клиенттің нақты табысын оның өмір деректерін талдау: ресми кіріс деңгейі, расталған кіріс (шығын құрылымы арқылы), жеке көлігі, жеке баспанасы сынды дүние-мүлкін ескере отырып, кленттерді түрлі санатқа бөлу арқылы анықтауға болады.

«Банк, микроқаржы ұйымдары, басқа да несие беруші ұйымдар ұзақ уақыт бойы клиент туралы мәлімет талдаумен айналысып келеді. Қазақстандықтар несие алу өте оңай болғандықтан да қарызға қатты кіріп кеткен. Осы мақсатта тұтынушы тәжірибесі мен деректерді талдау саласында үлкен инфрақұрылым қалыптасты», – деді ол.

Сақтандыру тарифтерінің экономикалық негіздемесі көп жағдайда сақтандыру компанияларының статистикасына: 5-10 жылға сақтандыру төлемдері туралы ақпарат негізінде сақтандыру тарифтері, тәуекелдік сыйақылар, сенім коэффициенттері және т.б негізделген.

«Өкінішке қарай, бүгінде бұл әдістер біршама ескірген, өйткені біз сақтандыру бизнесінде алатын білімімізбен шектелеміз», – деп атап өтті сарапшы.

Азамат Керімбаевтың айтуынша, несие нарығы өз статистикасын талдау нәтижесінде үлкен көлемдегі деректі жинақтайды. Негізінде, талдау қарыз алушының өмір деректерін жинақтайды. Оларды электронды мемлекеттік қызметтердің арқасында білуге ​​болады. Төлем жүйелерінің банктік мобильді қосымшалары арқылы сіз клиенттің шығын құрылымын, оның әлеуметтік байланысы: отбасы, балаларын және т.б. біле аласыз. Қаржы туралы да ақпарат бар: халық көп несие алады, ал әрбір адам МНБ (Мемлекеттік несие бюросы) және БНБ (Бірінші несиелік бюро) аясында ауқымды несие тарихы мен қарыздарды өтеу тарихын жинақтады.

«Бұл көлікке иелік ету тарихына ұқсас: егер адам осыдан 15 жыл бұрын «Жигули» тізгіндеп, ал қазір премиум-класс көлігін жүргізетін болса, біз оның төлем қабілеттілігін уақыт өте келе бағалай аламыз», – деп атап өтті спикер.

«Біз жаңа құрал ретінде модельдік тәсілді пайдалана отырып, клиентке тәуекелді алдын-ала есептеуді қолдануды ұсынамыз. Бұл саяхат, шығын үлгілері және адамның иелігіндегілер деген сияқты мінез-құлық деректерін талдау арқылы оның нақты кірісін модельдеу. Ресми деректерге негізделген стандартты тәсілдер қауіп-қатер деңгейлерін толығымен дұрыс таратпайды. Жарияланған кіріс бойынша қауіп-қатерге біршама жақсырақ бөлінеді, бірақ мұнда клиент нақты ақпаратты кез келген уақытта жасыра алады. Клиенттің төлем қабілеттілігі мен несие қабілеттілігін талдау үшін деректердің үлкен көлемі пайдаланылған үлгілік тәсіл қауіп-қатер деңгейін жақсырақ бөлуге көмектеседі», – деп сендірді Керімбаев.

Бұл әдісті қолдану, маманның пікірінше, егер сарапшылардың (андеррайтерлердің, актуарийлердің және қайта сақтандырушылардың) шешімдерінен шешім қабылдаудың күрделі стратегияларына көшетін болсақ, бұл әбден мүмкін. Шешім қабылдауды жылдамдату үшін алдын ала бағалауды енгізген жөн. «Бұл біздің DTP.kz қосымшасында сәтті қолданылуда, бұл апаттан кейін құжатсыз онлайн төлемдерді алуға мүмкіндік береді. Онлайн төлемдердегі алаяқтықты тоқтату оңай, өйткені біз сақтандыру келісімшартына қол қоймас бұрын клиенттерімізге алдын ала ұпай жинаймыз. Бұл жағымсыз қауіп-қатерге деген тәуекелді жоюға мүмкіндік береді.

Сондай-ақ алаяқтыққа қарсы схема қолданылады. Егер клиент әдеттен тыс әрекет етсе, алаяқтыққа қарсы шешімдер іске қосылады. Мәліметтер көп болғандықтан тұтынушыларды сегменттеуге және оларды топтарға бөлуге болады. Сондай-ақ, бір емес, бірнеше баллдық үлгілер пайдаланылған кезде, кез келген мәселеде нақты үлгілердің қателерін теңестіруге мүмкіндік беретін модельдік ансамбльдер тұжырымдамасын қолдануға болады. Жалпы, бұл тәсіл қауіп-қатерге деген тәуекелді басқару арқылы несиелік және сақтандыру өнімдерінің енуін арттыруға және мақұлдаулар санын арттыруға көмектеседі», – деп есептейді сақтандырушы.

«Қазір жаңа деректердің пайда болуы жаңа мұнай кен орын табумен тең. Холдингіміздің кейбір цифрлық өнімдерінде біз мемлекеттік дерекқорлармен 50-ге дейін интеграцияны пайдаланамыз, әртүрлі дерек көздерінен клиенттер туралы ақпаратты жинаймыз, оны жіктейміз, содан кейін үлгілер мен модельдер ансамбльдерін жасаймыз. Мен бүгінгі күні актуарлық ғылым осы бағытта дамуы керек деп есептеймін, өйткені Қазақстанда деректер көп, ол қолжетімді және онымен жұмыс істеу қажет. Бүгінде біз өз клиенттерімізді жақсы талдап, оларға қауіп-қатер тәуекелдеріне арналған тәсілдердің негізінде тарифтерді ұсына аламыз», – деп түйіндеді баяндамашы.

Сақтандыру конференциясы Қазақстан Республикасы Қаржы нарығын реттеу және дамыту агенттігінің, Қазақстан қаржыгерлері қауымдастығының және Өзбекстанның сақтандыру нарығының кәсіби қатысушылары қауымдастығының қолдауымен ұйымдастырылды. Іс-шараның стратегиялық серіктесі – Halyk сақтандыру компаниясы, бас серіктесі – Freedom Insurance сақтандыру компаниясы. Конференцияға қатысушылар Өзбекстан, Ресей және Беларусь елдерінің сақтандыру нарығындағы жағдайды да талқылады.