Big Data... Einsatz in der Consumer Online Finance-Industrie

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2 Big Data... Einsatz in der Consumer Online Finance-Industrie Big Data Summit, 25. Februar 2015, Hanau Alexander Graubner-Müller, CTO & Founder

3 FAKTEN & ZAHLEN 500% Wachstum 120m USD 35 Sekunden im Jahr Issuing Run Rate für Scoring Daten- Punkte je Antrag 9 Länder

4 HEUTE: 4 PRODUKTE IN 9 MÄRKTEN Länder Produkte Dynamischer Kredit-Score Dynamisches Produktportfolio LIVE RAMP-UP Mikrokredite Ratenkredite Risiko-basierte Prepaid Kreditkarten Kredite

5 DIGITALE BANK DER ZUKUNFT Banken Kreditbüros Sind abhängig von Kreditbüros, um Kreditrisiko zu bewerten Nutzen historische Daten mit niedriger Vorhersagekraft Schließen eine hohe Anzahl an kreditwürdigen Kunden, Haben hohe Kostenbasis aufgrund von überholten die Unbanked, aus Prozessen und starren Infrakstrukturen Können in Entwicklungsländern nicht operieren, da keine Kunden in Entwicklungsländern werden nicht erreicht (nur die Elite) Daten vorhanden Traditionelles Bankgeschäft bedient weder Unbanked noch Underbanked

6 DER KUNDE STEHT IM MITTELPUNKT DES SERVICES Antragsprozess 24 / 7 Besuch der Website (oder via Mobiltelefon) Auswahl Summe und Laufzeit Einreichen des Antrages Kreditentscheidung (30 Sek.) Auszahlung (<15 Min.) Leicht Einreichen des Kreditantrags in 3 bis 15 Minuten Schnell Direkte Kreditentscheidung und Auszahlung innerhalb von 15 Minuten Bequem Zugang 24/7 von überall Kein Besuch in der Bankfiliale notwendig Kein Warten auf die Kreditentscheidung sowie die Auszahlung Keine Kompromisse für Privatsphäre und Vertrauen Privat Schaft Vertrauen und ist verbraucherfreundlich

7 KEIN ZUGANG ZU FINANZDIENSTLEISTUNG WEGEN FEHLENDER DATEN Consumer Finance-Markt Menschen ohne Kredit-Score Premium- Kunden Personen mit Kredit-Score Risikoneigung Regulierungen Kreditbüro Personen ohne Kreditscore Ohne Kredit- Score 73% Kredit- Score 27% Subprime = 4 Mrd. Individuen % der Unscored / Individuen mit schlechter Datenqualität Quelle: IFC / World Bank

8 ERWACHSENE OHNE KREDIT-SCORE JE REGION

9 PERU KREDITECH BANKING THE UNBANKED 30,4 Mio. Bevölkerung Finanzielle Einbeziehung (in % der erwachsenen Bevölkerung) Kredit-Score: 41% Kreditech in Peru Launch: Juni 2014 Ausgegebene Kredite bis heute: Wachstum monatlich: 40% $6.660 Pro-Kopf-BIP Aber: Bankkonto: 20% Debitkarte: 14% Mobilfunk- Verbreitung: 98% 92% der Kreditech-Kunden haben noch nie einen Kredit von einer Bank erhalten

10 PERU ANPASSEN AN LOKALE ANFORDERUNGEN Antragsprozess für ein Darlehen in Peru SMS Kreditantrag Einreichung online oder an einem der FULLCARGA POS Terminals überall in Peru Scoring Kunde wird ausreichend mit Hilfe von Kreditechs Big Data-basiertem Scoring Model bewertet Produkt zum Markteintritt: Mikrokredite Höhe des Kredits Durchschnittliche Kredithöhe Laufzeit Monatlicher Zins Bis zu 345 USD 140 USD Bis zu 30 Tage (mit Option zur Verlängerung) 0 35% (je nach Risikoeinschätzung) Entscheidung Via SMS wird eine Nachricht über die Akzeptanz gesendet sowie ein Code zur Verifizierung Produkt-Pipeline Ratenkredite Prepaid Kreditkarten Depots Auszahlung Kunde zeigt den Verifizierungs-Code am Kiosk vor und bekommt das Bargeld ausgezahlt

11 PERU DAS FILIAL-NETZ

12 ALTERNATIVE DATENQUELLEN DIENEN ALS PROXY Willingsness to Repay Kunde Ability to Repay Vorteile Reduzierung von Online-Risiken wie Betrug, Identitätsraub oder Überlisten des Algorithmus Public Web Search Provider Telcos Personal Behavioral Meta Device Alternative Daten werden ad-hoc zum Zeitpunkt der Risikoschätzung erhoben, keine Vorratsdatenspeicherung Public Services Geo Credit Bureau Blacklists Accounts Social Location Browsing History Individien haben volle Datenkontrolle, transparenter Prozess ohne Abhängigkeit der Entscheidung von Drittparteien Aggregates Payments Mobile Informationen sind stets aktuell, Entschiedungen können innerhalb von Sekunden getroffen werden Daten sind weltweit verfügbar, nicht auf spezifische Länder oder die Marktreife begrenzt Bis zu Datenpunkte Keine Generalisierung mehr Daten helfen, individuelle Situationen zu verstehen. Wie ein Mosaikbild beeinflusst jeder einzelne Datenpunkt minimal das Gesamtbild

13 EIGENSTÄNDIGES MACHINE LEARNING FRAMEWORK FINDET NEUE MUSTER Observation Repayers Not Repayers Seeding Full dataset of labeled customers Form Groups based on common properties Dataset Datapoints for each observation Group 1 Group 2 Group 3 Group 4 Small Data-Problem: hohe Dimensionalität (> Eigenschaften) mit wenigen, sehr kostspieligen Beobachtungen erfordert neue Generation Algorithmen Einsatz von Machine-Learning zur Identifikation der besten Musters für Vorhersagen innerhalb der Daten Fokus auf Vorhersage, nicht Erklärung von Verhalten Build classifier for each group Classifier 1 Classifier 2 Classifier 3 Classifier 4 Empirische Validierung der Modelle auf ungefiltertem und repräsentativem Datensets Modelle werden permanent und dynamisch optimiert Scoring For a new customer, score is calculated based on similarity to each group Score 1 Score 2 Score 3 Score 4 Final Score Einfache Anpassung an neue Länder dank nahezu identischem Input

14 KREDIT-SCORE FÜR 2 MIO. MENSCHEN BEI GLEICHBLEIBENDER QUALITÄT (in Mio. USD) Issued Capital (cumul., lhs) Acceptance Rate (%, rhs) 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0 Aug 12 Sep 12 Oct 12 Nov 12 Dec 12 Jan 13 Feb 13 Mar 13 Apr 13 May 13 Jun 13 Jul 13 Aug 13 Sep 13 Oct 13 Nov 13 Dec 13 Jan 14 Feb 14 Mar 14 Apr 14 May 14 Jun 14 Jul 14 Aug 14 Sep 14 0%

15 MODELING-FRAMEWORK ANGEWENDET AUF ANDERE BEREICHE Dataset Observations Predictions Credit Default Scoring Model Debt Collection Efficiency Limit Model Datapoints for each observation Financial Capacity Offer Acceptance / Price Attractivenes Customer Acquision Efficiency Modeling Framework Pricing Model Collection Model Marketing Model On-page Conversion Conversion Model Customer Lifetime Product Recommendation

16 AUFBAU VON VOLLAUTOMATISIERTEM KUNDEN-LIFE-CYCLE Heute Einsatz von Machine-Learning in Kernprozessen Automatisiert Portfolio- Verteilung Marketing Scoring Risikoeinschätzung Kundendienst Cross-Selling/ Laufzeit Forderungen 2016 Gesamter Kunden-Life-Cycle automatisiert Portfolio- Verteilung Marketing Scoring Risikoeinschätzung Kundendienst Cross-Selling/ Laufzeit Forderungen

17 VISION: WELTWEITE FINANZPLATTFORM Produkte Länder Plattform Dynamischer Kreditscore Pers. Finanz- Management E Wallet / Bankkonto Dynamische Produktportfolio LIVE Mikrokredite Ratenkredite Risiko-basierte Kredite Prepaid Neue eigene Kreditkarten Produkte Produkte von Drittanbietern

18 KONTAKT Alexander Graubner- Müller CTO & Founder web: kreditech.com facebook: /kreditech

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