P2P investavimas – tai modernus būdas investuoti, kuris padeda smulkiems ir vidutiniams investuotojams skolinti pinigus tiesiogiai kitiems fiziniams asmenims ar verslams per specializuotas platformas. Tačiau už šio paprasto modelio slypi sudėtingi procesai, kurie lemia, kiek saugi bus kiekviena paskola. Vienas svarbiausių tokių procesų – paskolų reitingavimas.
Kaip dažnai pabrėžia Financialithuanians bendruomenės nariai: „Be reitingavimo algoritmo analizės p2p investavimas išlieka beveik aklas žaidimas“. Tad kaip veikia šie algoritmai ir ką apie juos turi žinoti investuotojas? Galiausiai, P2P investavimas neatsiejamas nuo rizikos, tad reikia ją įvertinti.
Kokia reitingavimo algoritmo paskirtis?
Reitingavimo algoritmas padeda įvertinti skolintojo rizikos lygį. Paprastai P2P platformose kiekvienai paskolai ar skolininkui priskiriamas tam tikras rizikos reitingas – nuo „A+“ (žemiausia rizika) iki „D“ ar „HR“ (aukšta rizika). Šis reitingas leidžia investuotojui spręsti: ar priimtina jam prisiimti tam tikro lygio riziką mainais į galimai didesnę grąžą.
Iš ko sudarytas algoritmas?
Reitingavimo algoritmai yra sudėtingi statistiniai ir mašininio mokymosi modeliai, kurie analizuoja šimtus duomenų taškų.
Čia keletas pagrindinių komponentų:
1. Kredito istorija. Vienas svarbiausių veiksnių – skolininko ankstesnė kredito elgsena:
-
Mokėjimų istorija.
-
Esami įsipareigojimai.
-
Vėlavimų dažnis ir mastas.
2. Pajamų stabilumas. Analizuojamos deklaruotos pajamos ir jų tvarumas:
-
Darbo stažas.
-
Pajamų šaltinių įvairovė.
-
Pajamų pokyčių dinamika.
3. Demografiniai veiksniai. Nors skamba jautriai, tačiau algoritmai dažnai naudoja statistinius demografinius veiksnius:
-
Amžius.
-
Šeiminė padėtis.
-
Išsilavinimas.
-
Gyvenamoji vieta.
4. Elgesio analizė. Modernios p2p platformos naudoja elgsenos duomenis:
-
Kaip greitai ir kokius dokumentus pateikia klientas.
-
Kaip užpildo paraiškas.
-
Kokiomis valandomis jungiasi prie sistemos.
5. Makroekonominiai duomenys. Kai kurie algoritmai dinamiškai prisitaiko prie bendros ekonominės situacijos – pavyzdžiui, kai didėja nedarbo lygis, bendras reitingų griežtumas gali būti padidintas.
Kaip algoritmai nuolat tobulėja?
Kaip pažymi Financialithuanians bendruomenės nariai – „Geriausi algoritmai nuolat mokosi iš realių duomenų“.
Tai reiškia, kad algoritmai:
-
Nuolat analizuoja, kaip skirtingų reitingų paskolos faktiškai atsiperka.
-
Adaptuoja svorio koeficientus priklausomai nuo aktualių rinkos tendencijų.
-
Diegia naujus duomenų šaltinius (pavyzdžiui, PSD ar Sodros duomenis Lietuvoje).
Ką turi žinoti investuotojas?
P2P investavimas nėra pasyvus procesas. Investuotojas turi suprasti, kaip veikia reitingavimas, nes:
-
Ne visos platformos naudoja vienodai pažangius algoritmus.
-
Kai kurios platformos per daug optimistiškai vertina mažos rizikos paskolas.
-
Kai kurios platformos skaidriai viešina algoritmo pagrindinius principus, kitos – laiko tai „juodąja dėže“.
Todėl, kaip pabrėžia Financialithuanians – prieš investuojant į bet kurią sutelktinio finansavimo platformą, būtina atlikti jos rizikos valdymo modelio analizę.
Tai galima padaryti per:
-
Platformos viešinamą statistikos puslapį.
-
Nepriklausomų analitikų apžvalgas.
-
Bendruomenių, tokių kaip Financialithuanians, dalijimąsi praktinėmis įžvalgomis.
Šiandieniniai P2P paskolų reitingavimo algoritmai – sudėtingi, nuolat tobulinami įrankiai, kurie padeda investuotojui priimti pagrįstus sprendimus. Visgi, algoritmas – tik viena dėlionės dalis. Investuotojas turi nuolat stebėti, kaip algoritmas veikia praktikoje, ir lyginti kelių platformų rezultatus.
Kaip teigia Financialithuanians bendruomenės narys Povilas: „Nėra tobulo algoritmo, bet yra protingas investuotojas, kuris moka jį vertinti.“
