— Во всем мире растет распространение новых цифровых методов оценки потенциальных заемщиков, которые не имеют возможности использовать классические банковские продукты. Ваша компания пошла дальше и предложила методологию альтернативного скоринга для юридических лиц. В чем ее суть?

— Отчасти это конфиденциальная информация, но в основе модели лежит анализ больших данных. Мы берем массив информации по той или иной отрасли у независимого оператора данных и извлекаем те показатели, по которым можно определить потенциальную вероятность дефолта клиента и его платежеспособность. На основании этого строим свои прогнозные модели.

Эта логика применима ко всем отраслям, но данные везде разные и ключевые показатели для каждого бизнеса отличаются. Соответственно, сама логика скоринга основывается где-то на продукте, где-то на клиенте. В логистике, например, мы планируем рассчитывать финансирование для каждой отдельной перевозки.

— Когда и как пришла идея создания бизнеса IVITECH? Опиралась ли она на предыдущий опыт основателей?

— Все началось в 2020 году, который, по понятным причинам, вообще оказался богатым на новые бизнес-идеи. Первую сделку мы заключили в июне, так что это и можно считать точкой старта IVITECH. К нам обратился клиент — таксопарк. Отрасль в пандемию серьезно пострадала — выпускать на линию машины на бензине оказалось нерентабельно и надо было срочно оснастить их газовым оборудованием. Живых денег на это не было, так что предложение состояло в том, чтобы профинансировать необходимые работы.

Проанализировать экономику таксопарка так, как это принято в финансовых организациях, просто не получилось — слишком специфичны процессы и экономика этого бизнеса. Так что пришлось придумывать новые способы. И в тот момент как раз и появилась мысль о том, что интересно было бы попробовать финансировать тех клиентов, которые по разным причинам не могут получить средства в банке.

Ничего революционного в этом не было. Наш опыт работы в финансовой сфере показал, что многие клиенты не соответствуют текущей модели оценки большинства финансовых организаций. При этом именно в сфере нашего первого клиента скоринг можно провести, опираясь на технологии. Агрегаторы такси собирают огромные объемы данных о таксопарках. В распоряжении «Яндекса», «Ситимобила» и других операторов достаточно информации, чтобы провести глубокий анализ деятельности таксопарка и его экономических перспектив.

— Бизнес-модель стартапа как-то менялась по ходу его развития?

— Принципиально не менялась. Она изначально родилась в своем текущем виде из нерасторопности банка. В то время у нашей факторинговой компании был договор с банком, и мы решили профинансировать первого клиента непосредственно с банковского баланса. Процесс согласований и проверок сильно затянулся, и в итоге пришлось воспользоваться простаивающим на тот момент юридическим лицом, чтобы помочь таксопарку собственными средствами.

На тот момент это еще не было стартапом — просто модель кредитования таксопарка для установки газобаллонного оборудования на метане. Однако проект начал развиваться, мы научились более глубоко работать с отраслью таксопарков, понимать их потребности. Помогло и обучение в «Сколково». В итоге мы с соучредителем Олегом структурировали весь совместный опыт в финансах и факторинге, опыт работы с клиентами, и остановились на задаче кредитования отраслей, которые традиционно не жалуют в банках.

Если посмотреть на сегмент малого и среднего бизнеса, то окажется, что конверсия банковских кредитов там составляет от 5% до 15%. Если попытаться охватить всю эту проблему, без уточнения отрасли и ниши, то высока вероятность просто стать еще одной микрофинансовой организацией. В этом нет уникальности. Мы решили пойти другим путем.

Выбирая отрасль, мы опирались в первую очередь на ее капиталоемкость и темпы роста. Важным фактором являлось и наличие в этой отрасли независимого оператора данных, из которых мы можем извлечь то, что нам нужно. Для таксопарков такой оператор есть, он обладает сведениями о количестве поездок, обороте и многом другом, что важно при проведении оценки платежеспособности и уровня риска. Однажды сформулировав такую бизнес-модель, мы ее больше не меняли.

— International Finance Corporation (IFC) подсчитала, что компании малого и среднего бизнеса по всему миру недофинансируются на $5,2 трлн в год. Речь идет о 65 млн фирм, составляющих 40% от всех представителей МСП. Как вы находите эти ниши и в чем их фундаментальная проблема?

— Недоинвестированность возникает в тех нишах, с которыми банки еще не научились работать. Жесткая структура регламентов не позволяет им быстро реализовывать новые идеи. А наша бизнес-модель как раз в том, что мы строим альтернативную скоринговую модель и адаптируем ее под ту логику принятия риска, которая диктуется Центральным банком. Мы упаковываем нестандартное в стандартное, а банки получают возможность финансировать прежде недоступных клиентов.

— Вы под каждую отрасль строите свой альтернативный скоринг? Ведь у всех банков разные оценки рисков. Кто-то использует собственные скоринговые карты, кто-то вообще обращается во внешнее скоринг-бюро.

— У банков есть стандартные инструменты, наличие которых диктуется Положением № 590-П Банка России «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности». Все идет от одного, но внутри банка исполнение этого положения может иметь разные нюансы.

Например, альтернативная скоринговая модель для таксопарка уже упакована для нужд банков. В ходе ее внедрения что-то приходится достраивать, докручивать, доделывать. Но сути модели это не меняет.

Другая наша модель, предназначенная для оценки поставщиков маркетплейсов, работает совершенно иначе. Там оценивается не транспортный бизнес, а содержимое товарных карточек, нахождение товаров в топе маркетплейса, сезонность, возможность платить проценты исходя из текущей маржинальности. И эта модель также может быть адаптирована к требованиям конкретного банка без изменения ее принципиальных свойств.

— Объем выданных кредитов для малого и среднего бизнеса в России практически не растет. Фактически в 2020 году он даже снизился на 2%. Какие недофинансированные отрасли вы планируете охватить в ближайшем будущем?

— Мы для себя выделили три — таксопарки, поставщики товаров на маркетплейсы, логистика. Здесь мы точно понимаем, где происходит кассовый разрыв. Есть еще отрасли мелкооптовой торговли, розничной торговли продуктами питания и, как ни странно, отрасль кинопродюсирования.

Продюсерскому центру, получившему заказ на фильм, нужно привлечь много финансовых средств на самые разные нужды — на актеров, на оборудование, на декорации, на съемочную группу и т. д. Зачастую у них нет достаточного оборотного капитала, а заказчик заплатит через год, либо траншами раз в 4-6 месяцев. И им тоже нужно финансирование, похожее на факторинг.

— Какими факторами диктуется ваш фокус на конкретные отрасли?

— Гипотезы мы формируем на основании нашего прошлого опыта, в том числе и банковского, но каждая из них подлежит тщательной проверке. Когда мы изучали бизнес таксопарков, то общались с профильными специалистами, ездили на отраслевые форумы, пересмотрели множество конкретных компаний и везде выясняли, на что им нужны деньги.

По сути, это позволило нам стать для таксопарков экосистемой, которая позволяет не задумываться о поиске финансов. Мы помогаем покупать резину, продлевать ОСАГО, софинансируем первый взнос за лизинг автомобилей. Все это родилось из анализа конкретных болей рынка.

Похожим образом дело обстоит с маркетплейсами и логистикой: проверили гипотезу, просчитали рынок, посмотрели, чем целесообразно заниматься, выявили болевые точки. Мы хотим зарабатывать, неся реальную ценность для клиента и предоставляя ему возможность для роста.

— Какие таксопарки подходят для вашего участия, а какие нет? Какие еще выводы, помимо кредитных перспектив, вы можете сделать для этих компаний на основе вашего анализа?

— Нам подходят все, но не у всех есть запрос на это. Крупные федеральные таксопарки могут закрыть потребность в финансировании либо своими деньгами, либо классическим банковским кредитом, который безусловно дешевле. Но большую часть парков составляют компании среднего звена — от 20 до 500 автомобилей. Это и есть наш целевой сегмент.

Анализировать можно любой парк. Сейчас мы делаем сервис, который будет помогать клиентам работать в любом городе. Мы будем заранее знать, подходит ли город для работы конкретной компании, исходя из ее базовых показателей. Например, количества и марок автомобилей. Условный Renault LOGAN едва ли будет востребован в городе-миллионнике, зато отлично подойдет для города с населением 200-300 тыс. человек. Мы будем знать, какие модели с каким средним пробегом доминируют в том или ином районе. Эта аналитика поможет таксопаркам гармонично развивать бизнес, не совершая серьезных ошибок.

— Если сравнивать вашу авторскую методологию с традиционным банковским скорингом, то в чем преимущества и недостатки каждого?

— Если говорить про саму модель финансовой оценки, то наш скоринг более инновационный. С точки зрения практического кредитования недостаток в том, что у нас нет обеспечения — залогов, поручительства и пр. Но мы закрываем это умением анализировать и управлять риском.

В России данными для финансового анализа являются бухгалтерская отчетность, карточки счетов, оборотно-сальдовая ведомость и множество других показателей. С появлением большого количества данных и их операторов появилась и возможность проводить анализ другими способами.

— Агрегатор «Банки.ру», например, находит десятки предложений займов для бизнеса от различных МФО. сейчас Чем IVITECH отличается от традиционных микрофинансовых организаций?

— Всем. Работающие с юридическими лицами микрофинансовые организации недалеко ушли от банков. Они запрашивают тот же комплект документов, баланс, и зачастую, при достижении какой-то суммы, требуют залог. При этом кредитный риск они принимают на себя, а нормальный уровень дефолтности там составляет от 15% до 25%.

Мы финансируем на основании альтернативной оценки рисков и управления ими, поэтому у нас прогнозируемый уровень дефолтности составляет 3% и ниже. По факту за год активной работы в дефолте у нас оказалась только одна сделка на 200 тыс. рублей.

— Во всем мире 1,7 млрд взрослых людей до сих пор не имеют доступа к банковским услугам, не говоря уже о небольших компаниях. Data-based скоринг мог бы повсеместно прийти на смену стандартному банковскому?

— В этом и суть. Я убежден, что это приведет к слому мировой финансовой модели. Альтернативный скоринг — это инструмент, который должен быть внедрен одним из первых. Вторым революционным фактором должны стать цифровые валюты — централизованные и децентрализованные.

— На одном только европейском рынке в первом полугодии 2021 года появилось девять финтех-единорогов. А как сейчас развивается финтех-сегмент в России?

— Российские фаундеры — звезды мирового финтеха. Но есть одна глобальная проблема: финтех в самой России практически не развивается. Все, что рождается здесь, инкорпорируется в других странах. Это связано с проблемами в законодательстве, регуляторными рисками и пр. Любой иностранный или российский венчурный фонд буквально заставляет стартапы открывать компании где-нибудь в Латвии или Эстонии. Финтех-среда сама по себе развивается, появляется большое количество новых игроков, работающих в разных сегментах, но, как правило, они уходят из России.

Есть лицензированные банки, лицензированные МФО, с недавних пор появились еще так называемые инвестиционные платформы, которые привлекают займы у физических лиц и размещают их у юридических. Какого-то промежуточного инструмента нет. Одна из задач, которые мы перед собой ставим, заключается в том, чтобы продвинуть конкретную законодательную инициативу. Она должна позволить участникам финансового рынка России вместо получения лицензии просто вносить свои данные в реестр ЦБ. Например, если компания выдает юридическим лицам займы до 1 млн рублей. И тогда не придется, по крайней мере, 40% персонала загружать задачами, связанными с контролем со стороны Центробанка. Может быть тогда у российского финтеха появятся какие-то перспективы.

— По данным Allied Market Research, к 2030 году мировой рынок финтеха вырастет почти в семь раз от текущих цифр и достигнет $698,48 млрд. Как IVITECH будет выглядеть через 5-10 лет?

— Мы хотим выйти на глобальный рынок моделей альтернативного скоринга. По пути мы будем осваивать новые отрасли, которым наши возможности помогут развиваться динамичнее. Будут расти и наши амбиции в сфере анализа больших данных. Со временем, мы надеемся, их удастся применить в самых разных областях, включая цифровые активы.