Развитие цифровых финансовых технологий в Мексике делает рынок особенно привлекательным для инновационных игроков. Здесь активно появляются новые компании, стремящиеся занять свою нишу и воспользоваться растущим спросом на финансовые услуги онлайн. Однако молодым компаниям, которые работают на рынке менее года, непросто конкурировать с более зрелыми игроками: у них пока нет развитой антифрод-инфраструктуры, а высокая динамика рынка требует быстрой адаптации. Чтобы не отставать от конкурентов и сохранить устойчивую экономику роста, таким компаниям особенно важно оперативно выявлять сегменты высокого риска и минимизировать потери на этапе масштабирования бизнеса.
JuicyScore стал ключевым инструментом для нескольких компаний в Мексике, обрабатывающих от 15 до 30 тысяч заявок в месяц, позволив не только выявить слабые места входящего трафика, но и оперативно выстроить работающую систему оценки рисков, включая правила фильтрации трафика высокого риска — без необходимости в сложной и дорогой разработке собственных решений.
Высокий поток — низкая информативность
Основной вызов, с которым столкнулись клиенты — нестабильное качество входящего трафика. Значительная доля заявок сопровождалась использованием иностранных IP-адресов и сложных схем маскировки сетевых параметров, включая VPN и прокси. Доля такого трафика в потоке обращений превышала рыночные показатели на 50–300%, а сама конфигурация устройств и интернет-соединений сигнализировала о попытках скрыть реальные цифровые следы устройств, что повлияет на уровень риска и возможность взыскания просроченной задолженности в случае ее возникновения.
Кроме того, уровень качества устройств, рассчитанный по методологии JuicyScore, в потоке у таких компаний на 40% ниже, чем в среднем по рынку. Это напрямую влияет на уровень кредитного риска и конверсию в повторные займы, а также существенно снижало шансы на достижение устойчивой unit-экономики.
Технические аномалии и повторяющийся трафик
На фоне большого потока заявок и трафика нестабильного качества значимую роль сыграла повышенная доля технических аномалий, использование различных эмуляторов и рандомайзеров.
Помимо этого, уровень повторно используемых устройств и IP-адресов выше на 50% и более, чем аналогичный показатель по рынку.
Доля устройств с большим количеством кредитных обращений сильно выше рыночного уровня. Часто одна и та же цифровая “среда” использовалась для подачи заявок в разные МФО, но не приводила к выдаче займа ни в одной из них. Это позволило сделать однозначный вывод, что компании имеют дело с повторно используемым трафиком низкого качества.
Решение: сегментация рисков с помощью JuicyScore
JuicyScore позволил клиентам построить эффективную систему фильтрации заявок высокого риска за счёт использования комбинаций поведенческих и технических характеристик. Ниже приведены некоторые из ключевых правил и атрибутов, оказавших наибольшее влияние на качество оценки:
- Граничные значения для комбинации поведенческих маркеров пользователя и устройств низкого качества;
- Граничные значения для комбинации маркеров поведения устройства с признаками низкокачественной интернет-инфраструктуры;
- Клоны сессий, аномалии браузера, языковые настройки браузера — отдельно или в сочетании;
- Высокое количество краткосрочных займов за последнюю неделю в сочетании с высокорисковыми значениями индекса изменчивости параметров устройства;
- Маркеры, основанные на параметрах аккумулятора устройства;
- Подозрительные типы использования IP-адресов.
Помимо этого отлично себя показали отдельные группы переменных, такие как частотные характеристики, поведенческие маркеры по анализу работы аккумулятора устройства и анализ типов используемых IP-адресов.
Результат: контроль над рисками и рост эффективности
Интеграция JuicyScore позволила молодым финтех компаниям в сфере альтернативного кредитования существенно повысить качество входящего потока и эффективнее управлять рисками на ранних этапах обработки заявок.
За счет более эффективной фильтрации и сегментации входящего потока получилось выделить от 5 до 10% среди ранее выданных займов с уровнем риска более, чем в 1,5 раза выше среднего и до 5% среди ранее выданных займов с уровнем риска более чем в 2 раза выше среднего.
Таким образом, за счет фильтрации рискованных заявок и выявления "здоровых" сегментов компании смогли снизить уровень риска в портфеле и увеличить конверсию в повторные займы, улучшить unit-экономику на новых клиентах и быстрее масштабировать бизнес без пропорционального роста потерь.
Анализ портфелей в динамике показал, что:
- Средняя доходность на одного заемщика выросла за счёт сокращения потерь;
- Появилась возможность более гибкой настройки продуктовых предложений для разных групп клиентов в зависимости от их поведенческих и технических характеристик.
JuicyScore стал важным фактором, позволившим молодым компаниям выстроить полноценную антифрод-стратегию без крупных инвестиций в инфраструктуру и укрепить свои позиции на конкурентном рынке.
В результате интеграции JuicyScore компании смогли:
- Снизить долю дефолтных займов в наиболее уязвимых сегментах;
- Улучшить качество скоринговых моделей, особенно для клиентов без кредитной истории;
- Повысить предсказуемость unit-экономики на уровне первой выдачи.
JuicyScore доказал свою ценность как легковесное и эффективное решение, позволяющее микрофинансовым компаниям в условиях нестабильного рынка строить устойчивую модель роста с контролируемыми рисками.