Capital One летел как ракета, а мы ориентировались на ее след. В 2006–2010 годах мы копировали модель Capital One, привлекая клиентов через почтовые рассылки. Capital One был для нас мечтой, той самой Индией, к которой плыл Колумб. Но приплыли мы не в Индию, а открыли свою Америку. Если Capital One стал поглощать конкурентов и теперь обладает 700 отделениями, то мы ушли в онлайн.

Но до сих пор чтим ключевые принципы Capital One. Например, низкий начальный лимит. Он, как правило, не больше средней зарплаты по стране. Почему? Клиент использует карточку, чтобы решить проблемы, возникшие до получки. А максимальный лимит, если мы убеждаемся в добропорядочности заемщика, как правило, равен четырем зарплатам.

Легко раздать деньги – трудно потом собрать. Все без исключения менеджеры Capital One предупреждали нас об искушении бездумно наращивать бизнес. В хорошие времена люди оптимистичны, покупают себе квартиры, машины в кредит, полагая, что «жить надо сейчас». Но экономика циклична. За бумом всегда идет спад, иногда глубокий со всеми вытекающими «прелестями». Выданные в состоянии эйфории займы прожигают бухгалтерский баланс насквозь. Особенно это касается беззалогового кредитования – с помощью карт или наличными.

Надо не только прочувствовать, но и рассчитать момент, когда наращивать бизнес опасно. Поскольку все модели у нас основаны на статистике, резкие решения нежелательны. Статистика работает хорошо, когда данные в ней копятся планомерно. Наш подход – как можно раньше увидеть надвигающуюся проблему, постепенно к ней готовиться и плавно из нее выходить.

Признаки закредитованности мы заметили еще в апреле 2012 года. Осенью говорили об этом сотрудникам ЦБ, которые заезжали обсудить огромные темпы роста рынка. Ивашкевич сделал развернутую презентацию, где на графиках показал, что в системе копится дисбаланс. Возможно, мы подтвердили их подозрения: ЦБ стал поднимать надзорные требования и более внимательно следить за увлекшимися игроками. Это смягчило удар, нанесенный позже кризисом.

Но и мы с 2012 года закручивали гайки. На пике мы одобряли 50 процентов поступающих заявок. Это много, учитывая, сколько людей с испорченной историей многократно получают в банках отказы, не догадываясь, что все обращения фиксируются в бюро. Ужесточали критерии мы плавно и на дне кризиса одобряли всего 15 процентов заявок. Когда увидели, что финансовое здоровье поправляется, снова приступили к осторожному увеличению, и только в середине 2017 года одобрение превысило 30 процентов.

Тот же подход к проценту заявок, идущих на верификацию (ручная проверка информации кредитными инспекторами). В разгар кризиса мы довели верификацию до 100 процентов. Затем начали расслаблять, и через три года опустили до 50 процентов. Статистические ряды, таким образом, не пострадали, на их основе можно и дальше принимать взвешенные решения.

Или другой пример. Разгар неплатежей 2009 года. Многие полностью заморозили кредитование. У нас все источники фондирования оказались закрыты. Логично было закрыть привлечение, но мы решили сильно ужать предлагаемые лимиты, размазать деньги как можно более тонким слоем. Лимиты были смешные. Клиенты ругались, что «Тинькофф» дает 5000 рублей и даже 3000 рублей. Но в тот момент это оказалось мудрым решением. Как только экономика распогодилась, мы привлекли фондирование, повысили лимиты и быстро нарастили портфель.

Анализ рисков – работа для математиков. Люди должны знать основы машинного обучения, уметь использовать большие данные в кредитном скоринге, выявлении мошенничества, идентификации. Евгений Ивашкевич приводит такой первичный набор знаний для риск-аналитика в области кредитного скоринга: