Banking Unusual - ائتمان السمسمة - Sesame Credit

واحدة من التناقضات التاريخية في عالم البنوك والمصارف هي متناقضة التمويل أو القروض .. يقال أن الناس الأقل احتياجا للقروض الأغنياء أو الأثرياء يعني هم أكثر من يحصل عليها بسهولة .. الأكثر احتياجا للقروض الناس اللي عندهم ظروف قاهرة وصعبة هم أقل من يحصل عليها بسبب صعوبة متطلبات الحصول على القروض واجتياز متطلبات الدراسة الائتمانية وإثبات الجدارة الائتمانية وإثبات القدرة على السداد من مصادر مستقرة .. ووجود تاريخ أو سجل ائتماني

طيب يا بني آدم أنا كيف يصير عندي سجل ائتماني إذا ما أعطيتني تمويل أو أي منتج ائتماني يساعدني ابني الهيستوري اللي تبغى تعتمد عليه عشان تقيم جدارتي الائتمانية .. يقول لك هو السيستم كدا .. طيب ماهو لما كلكم كبنوك تتفقوا إن الغلبان اللي زي حالاتي ما ياخذ أي منتج تمويلي .. فهذا معناته إن عمري ما حادخل هذا السيستم

هذي المعاناة تواجه العملاء الأفراد من الفئات الأكثر احتياجا والأقل دخلا .. عملاء المؤسسات الصغيرة والمتوسطة والشركات الناشئة .. الأعمال متناهية الصغر Micro Business والأسر المنتجة والحرفيين والمهنيين المستقلين Freelancers كل هذول العملاء يفضلوا محبوسين خارج السيستم .. دائرة الائتمان .. إلى ما يصير عندهم سجل ائتماني يسمح إنهم ياخذوا ائتمان .. منتج تمويلي سداده منتظم قوائم مالية لثلاث سنوات وتدفقات نقدية إيجابية وأرباح مبقاة وكاش في البنك وخطة توسع في قطاع واعد وقاعدة عملاء متواصلة النمو .. و بعد هذا كله ينجلدوا وقتها بنسبة تمويل بالعشطعش .. ليه .. مقابل مخاطر التعثر المحتمل .. أي مخاطر يا عم إنت بقيت فيها مخاطر

كل هذول العملاء فرص ضائعة تحت مسمى "إدارة مخاطر الائتمان" .. ولاحد يفهمني خطأ .. ترى لمرحلة طويلة من تاريخي الوظيفي كنت جزء من مهام إدارة ومراقبة مخاطر الائتمان وعمليات التمويل للشركات والمؤسسات والأفراد .. وإدارة مخاطر الائتمان واحدة من المهام الجوهرية في هيكل أي بنك .. وركن أساسي في نجاح أي بنك قدرته الاستثنائية على إدارة مخاطر الائتمان .. الإهمال والتفريط والتهاون أو التساهل في إدارة مخاطر الائتمان تبعاته كارثية وقد تقود إلى انقضاء وتصفية البنك بالكامل

لكن في سياقنا هذا ثغرة .. هذي الثغرة هي إن العملاء اللي ما عندهم سجل ائتماني بيتم استبعادهم أو رفض طلباتهم مو عشان احتمال مخاطر تعثرهم عن السداد Probability of Default عالية .. لا .. إحنا في الحقيقة ما قدرنا نتحقق بطريق مقبول حسب السياسات المعمول بها من احتمال تعثرهم عن السداد .. فساويناهم بالعملاء اللي مخاطر تعثرهم عالية إيثارا للسلامة .. وهذا مجرد وصف واقعي للمصرفية التقليدية في جميع أسواق العالم بلا استثناء .. هذي مبادي إدارة مخاطر الائتمان .. الموافقات الائتمانية على منحك التمويل مبنية على فحص تاريخك الائتماني .. فطبيعي تماما أي شخص ما عنده سجل ائتماني أو حسابه المصرفي جديد أو ما عمره حصل على منتج ائتماني يكون خارج هذي الحسبة اللي ماهي مصممة أساسا من أجله

طيب والحل ؟

ظهرت في آخر عشر سنوات تطبيقات جديدة .. وبدائل للترقيم الائتماني Credit Scoring سميته الترقيم الائتماني لأنه عملية احتساب الجدارة الائتمانية بيكون نتيجتها في الممارسات الشائعة في معظم أسواق العالم رقم نهائي .. هذا الرقم كل ما كان قريب من الحد الأعلى فهذا معناه جدارة ائتمانية عالية وبالتالي احتمال منخفض للتعثر أو التخلف عن السداد .. وبطبيعة الحال كل ما كان هذا الرقم منخفض فهذا معناه إن الجدارة الائتمانية منخفضة وإن احتمال التعثر أو التخلف عن السداد عالي وبالتالي يرفض طلب العميل للتمويل

زي ما قلت لكم ظهرت في آخر ١٠ سنوات عدة تطبيقات .. على سبيل المثال Zhima Credit في الصين من ٢٠١٥ هي أول شركة ائتمان مستقلة تبدأ عملها في التصنيف الائتماني .. قبل كدا كان هذا النشاط محظور على القطاع الخاص العمل فيه .. Zhima Credit تابعة لبنك النملة أو Ant Financial Group و Zhima يعني سمسم .. ائتمان السمسمة Zhima Credit ولازم تلاحظوا هنا إن Ali Baba الشركة الأم وجاك ما العبقري الصيني كل شي بيحاول يعمله هو إثبات كيف الأشياء الصغيرة ممكن تخلق قيمة كبيرة من النملة للسمسمة للمنتجات الاستثمار اللي تفتح للأفراد وصغار المستثمرين فرص الاستثمار العظيمة اللي ماهي متاحة غير لكبار المستثمرين وتبدأ الاستثمار بدولار واحد بس وغيرها

برنامج Zhima Credit يعتمد على بيانات عملاء Ali Baba وتفاعلاتهم على المنصات التابعة سواء منصات الرسائل أو المدفوعات Ali Pay أو المتاجر المختلفة وقنوات التسوق المتعددة .. تجمع كل هذي البيانات وتصنفها وتحللها وتخرج باسكور يحدد جداراتك الائتمانية

بطبيعة الحال من ضمن البيانات اللي بيجمعوها بعض البيانات الشخصية غير المالية زي إيميلك وحساباتك على وسائل التواصل ومنشوراتك وصورك وأصدقائك وغيرها والهدف إحصائي بحت .. فيه علاقات تحليل البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي بيعرّفها ويحدد من خلالها احتمال تخلفك أو تعثرك عن السداد .. هذي الارتباطات الإحصائية أو Correlations ممكن تجنح شوية وتعمل Social Profiling ممكن يؤثر على العلاقات المستقبلية للعملاء المحتملين وينتهي لنفس نتيجة النماذج التقليدية .. ناهيك عن بعض الخروقات المحتملة لمبادئ أو أنظمة حماية البيانات

ذكرت الموسم السابق نو بانك المصرف الرقمي البرازيلي واللي يعتبر أكبر بنك رقمي مستقل في العالم بقاعدة عملاء تجاوزت هذا العام ٦٠ مليون عميل .. وذكرت وقتها إن حوالي ٩٠٪؜ من عملاؤهم فتحوا حسابات بالإحالة من الأهل والأصدقاء Word of Mouth وهم استغلوا المعلومة دي وبنوا من خلالها Social Graph يستفيدوا منه في تحليل الجدارة الائتمانية من خلال دمج البيانات المالية بالبيانات غير المالية والبيانات السلوكية والوصول لـ Credit Score يساعد في عملية إدارة مخاطر الائتمان

وهذي باختصار شديد فكرة البيانات البديلة Alternative Data وكيف ممكن استغلالها في تحليل مخاطر الائتمان واحتساب الجدارة الائتمانية وتعزيز الشمول المالي من خلال تحسين الوصول إلى المنتجات التمويلية خصوصا للفئات الأكثر احتياجا أو الشرائح غير المخدومة من العملاء

فنموذج تحليل الجدارة الائتمانية عبر البيانات البديلة هو نموذج يمزج بين البيانات المالية والبيانات غير المالية والبيانات السلوكية وبيانات البصمة الرقمية ويخرج من تحليل كل هذي البيانات بتصنيف ائتماني يتنبأ من خلاله باحتمال تخلف العميل عن السداد بعد الحصول على التمويل وبناء عليه تتخذ الجهات المانحة للتمويل قرارها الائتماني بالمنح من عدمه

من البيانات البديلة مثلا وغير المالية بيانات درجات العميل في الجامعة أو في بعض الاختبارات المهنية وبيانات الاتصال .. وتوصل مثلا لكم رقم مسجل على جوالك وكم شريحة عندك وكيف بتستخدم الباقة .. بيانات زي كم صورة سلفي عندك على الموبايل وكم فيديو مصور وكيف سرعة بطاعتك على الكيبورد وكم تطبيق ألعاب موجود على جوالك .. كم اشتراك عندك نتفليكس وشاهد و او اس ان وكيف بتدفع اشتراكاتك .. مدفوعات زيارتك للسينما .. مدفوعات مخالفات السرعة .. هذي كلها أمثلة ممكن تخليكم تستغربوا كيف ممكن تكون مفيدة في عملية تحليل الجدارة الائتمانية .. لكن التجربة أثبتت إن هذي النماذج دقيقة لدرجة كبيرة جدا وتتفوق على النموذج التقليدي في كثير من الأحيان

مين بيستفيد من هذي النماذج البديلة في التصنيف الائتماني؟ طبعا العملاء أولا .. خصوصا في الأسواق اللي تكافئ مقابل السجل الائتماني المميز .. لأن في أسواق مجرد الموافقة على الائتمان هي الهدف لكن مافي أهداف تنافسية أبعد من كدا .. مثلا أسعار تمويل تفضيلية لأن سجلك الائتماني متميز .. فهذا يخص العملاء اللي موجودين داخل النظام مسبقاً .. لكن كمان ذكرنا العملاء المحبوسين خارج النظام وهذول أكبر المستفيدين من هذي الأنظمة البديلة في تحليل الجدارة الائتمانية

البنوك وشركات التمويل بتستفيد طبعا لأنها بتوسع قاعدة الإقراض لفئات كانت غير مخدومة مسبقا أو مخدومة جزئيا .. وهذي النماذج البديلة أتاحتلها فرصة عشان تخدم هذي الفئات من خلال نماذج متقدمة وموثوقة في تحليل مخاطر الائتمان

من المستفيدين غير التقليديين شركات اشتر الآن وادفع لاحقا .. الميزة الكبيرة اللي عند هذي الشركات مقابل البنوك هي إنها بتمول أفراد جزء منهم ما عنده سجل ائتماني ولازالوا طلاب في الجامعات أو في بداية مسيرتهم الوظيفية أو موظفين بدوام جزئي أو في وظائف متدنية الدخل غالبا البنوك التقليدية ما تمنح هذي الشريحة من العملاء أي منتجات تمويلية فغالبا ما عندهم سجل ائتماني .. شركات BNPL ممكن تستفيد من البيانات البديلة هذي وتمنح الائتمان المصغر لشرائح محتاجة وتساعد في ترقية الشمول المالي بالوصول للائتمان

من التطبيقات الشهيرة في الولايات المتحدة الأمريكية VantageScore الآن بيشتغلوا بالنسخة الرابعة من نموذجهم وهم شركة متخصصة في نماذج التصنيف أو الترقيم الائتماني Credit Scoring .. طبعا في أمريكا في ٣ شركات مسيطرة على سوق المعلومات الائتمانية زي سمة عندنا في السعودية .. هذي الشركات هي Equifax و Experian و TransUnion بالنسبة للعملاء أو البنوك في شركات زي Fico مثلا هي تجمع وتحلل وتصنف وتستخرج الاسكور النهائي من البيانات اللي بتجمعها شركات المعلومات الائتمانية وهذا السكور هو اللي تستخدمه شركات التمويل والبنوك Fico Score

التطبيق اللي بنتكلم عنه VantageScore 4.0 هو من شركة VantageScore اللي أسسوها الثلاثة الشركات الكبيرة

الهدف هو زيادة الشمول المالي أو ترقية الشمول المالي إلى الشمول الائتماني

زي ما ذكرنا في بداية الحلقة في أفراد ومؤسسات وأعمال صغيرة ومتناهية الصغر وغالبا في أمريكا هذول من أقليات عرقية وخلفيات معينة ما تسمح لهم ظروفهم بالحصول على الائتمان عبر الطرق التقليدية

هذي النسخة الأخيرة من النموذج ومن خلال جمع بيانات إضافية في نموذج تصنيف ائتماني بديل فتحت الباب لأكثر من ٣٧ مليون بالغ أمريكي ما كان بمقدورهم الحصول على الائتمان قبل هذا النموذج

ترى المسألة هنا ماهي عبارة عن تقبل ناس بسجل ائتماني سيئ أو معدوم أو تخفض مسطرة الاسكور الائتماني وبدل ما تقبل على ٦٠٠ نقطة في الاسكور تنزل لـ ٥٥٠ .. الشغلة ماهي راعينا واتوصى فينا وزود توم وكاتشاب

في الولايات المتحدة الأمريكية اشتراطات تنظيمية في بناء نماذج التصنيف الائتماني تشترط إن النموذج يكون علمي تجريبي مبني على الدراسة موثق ومجرب وقابل للفحص ويتنبأ باحتمال تخلف العميل عن السداد لمدة ٩٠ يوم خلال ٢٤ شهر التالية لحصوله على التمويل .. وهذي النماذج محل فحص ورقابة ومراجعة .. فالمسألة ماهي مجرد رقم والسلام

من الأمثلة الملهمة تطبيق مثل تالا app هذا التطبيق يستخدم نموذج البيانات البديلة لتمويل العملاء بمبالغ بين ١٠ دولار إلى ٥٠٠ دولار بشروط سداد ميسرة .. البيانات البديلة اللي بيجمعها حوالي ٢٥٠ نقطة بيانات .. التطبيق شغال الآن في كينيا والهند والفلبين والمكسيك .. خدم أكثر من ٦ ملايين عميل بقروض تتعدى ٢.٧ مليار دولار (أكثر من ١٠ مليار ريال) Tala App جمع أكثر من ٣٦٠ مليون دولار في جولات تمويل وتقييمه يقترب من المليار دولار .. والتطبيق في قائمة CNBC الشهيرة للشركات المزعزعة Top 50 Disrupters وترتيبها ٢٢ في القائمة لهذا العام ٢٠٢٢

تطبيق Tala بيستخدم بيانات جوال العميل زي الرسائل النصية والمدفوعات المختلفة وغيرها من البيانات زي اللي ذكرناها سابقا مالية وغير مالية وبصمة رقمية وبيانات سلوكية وخلال دقائق تصدر الموافقة على القروض

بحسب مقابلة مع المؤسسة شيڤاني سيرويا العملية بالكامل من إنك تروح لجوجل بلاي تنزل التطبيق وتقدم طلب التمويل وتحصل على الموافقة وتستلم الفلوس تاخذ أقل من دقيقتين .. فلك أن تتخيل

وعلى فكرة PayPal و Google من المستثمرين في هذي الشركة أو التطبيق

نموذج العمل المعتمد على الإقراض عبر الموبايل وشركات الاتصالات نموذج رائج في أفريقيا وفي شرق وجنوب آسيا .. البنك الدولي في تقريره عن الشمول المالي لعام ٢٠٢١ لفت النظر لجزئية الإقراض خصوصا في الدول النامية اللي يعتمد الإقراض فيها بشكل أساسي على الأهل والأصدقاء وذكر عدة دول مثل كينيا ومصر والأردن وباكستان وغيرها .. ومثل هذي الأسواق المأهولة بعدد كبير من السكان وفي نفس الوقت نسبة الشمول المالي فيها منخفضة والتعامل النقدي بالكاش فيها عالي تمثل نقطة جذب واختراق مهمة لتطبيقات المدفوعات الرقمية المدمجة مع خدمة الاتصالات

شركة Credolab من الشركات المتخصصة في المجال أيضا ومن التطبيقات الواعدة .. النموذج ممكن يدمج مباشرة مع أي تطبيق بنك وبيشتغل على جمع البيانات البديلة من جوال العميل .. يجمع ويحلل حوالي ٥٠٠ ألف نقطة بيانات ويوصل لتصنيف ائتماني للعميل .. Credolab بيشتغلوا مع حوالي ٤٩ بنك وشركة تمويل وفينتك في أكثر من ١٥ بلد حول العالم ورغم عمر الشركة القصير نسبيا إلا إن نموذجهم من النماذج اللافتة والواعدة

نختم بخبر عن Tpay الإماراتية وعزمها الدخول لنيجيريا وهو خبر نشر الشهر الماضي بنفس الاستراتيجية اللي ذكرناها قبل شوية وبالتعاون مع شركات الاتصالات النيجيرية .. والهدف تمكين المدفوعات والتسوق الرقمي عبر الموبايل بحيث تكون المدفوعات عن طريق باقة الاتصالات نفسها مسبقة الدفع أو مفوترة

نيجيريا عدد سكانها ٢٠٠ مليون ومتوسط أعمارهم ١٨ سنة .. استخدام الانترنت حول ٥١٪؜ لكن ٩٠٪؜ من السكان عندهم موبايل .. وهذي نقطة جذب مهمة لنموذج العمل المستند على الجوال كوسيلة اتصال ولعب ومراسلة أكثر منه وسيلة تصفح للانترنت

البيانات البديلة في عالم متصل دائما قد تكون هي مستقبل إدارة مخاطر الائتمان .. هذا التطور في المصرفية التقليدية مطلوب لضمان التنافسية في المستقبل .. البيانات البديلة كوسيلة من وسائل إدارة مخاطر الائتمان ممكن تساعدك ترفع مبيعاتك التمويلية باختراق أسواق وشرائح عملاء لطالما امتنعت عن خدمتها بسبب عدم كفاية البيانات لاتخاذ قرار ائتماني يستند على البيانات .. الآن لا عذر .. بإمكانك النمو بشكل آمن وموثوق

وأخيرا في ورقة نشرتها وكالة التأمين على الودائع الفيدرالية الأمريكية في ٢٠١٨ وتناولت البيانات البديلة كوسيلة من وسائل تعزيز الشمول المالي وتسهيل الوصول للائتمان للفئات الاكثر احتياجا وغير المخدومة من خلال النظام المصرفي .. وجدت الوكالة بعد تحليل أكثر من ٢٥٠ ألف ملاحظة من البيانات العامة التي يتركها الأفراد على المواقع التي يزورونها أن البيانات البديلة المتاحة بسهولة .. قادرة على التنبؤ باحتمال تخلف العميل عن السداد بنفس الموثوقية التي يتنبأ بها النموذج المصرفي التقليدي بل بموثوقية أعلى مقارنة ببيانات البصمة الرقمية وحدها وهي البيانات التي يمكن لأي شركة في مجال الأعمال الرقمية الوصول لها بسهولة مثل نوع الجهاز وموقع الانترنت الذي وصل من خلاله العميل للبنك ومشغل البريد الإلكتروني والوقت من اليوم الذي تتم فيه العملية

نموذج البيانات البديلة لتحليل مخاطر الائتمان نموذج جدير بالتطبيق مباشرة

كانت هذه الحلقة ١١ من بودكاست مصرفية غير تقليدية شكرا لمتابعتكم Banking Unusual