8.0 IOU, UOME credit and lending 2

จากบทที่แล้ว เราทราบแล้วว่าเคล็ดลับของธุรกิจ P2P Lending คือวิธีใหม่ในการประเมินความเสี่ยงของผู้ขอกู้ ซึ่งต่างไปจากจากวิธีการเดิมๆ ที่ธนาคารใช้ ซึ่งเรารู้แค่ผลการพิจารณาว่า approved หรือ declined มาสู่แนวทางที่ใช้ข้อมูลที่มีความหลากหลายในยุคเครือข่ายสังคมออนไลน์ เรามาดูอีกแนวคิดหนึ่งของการทำ credit scoring ที่เรียกว่า community assessment

ภาพประกอบจาก internet

Lenddo เป็นหนึ่งในผู้ให้บริการการกู้ยืม ที่ศึกษาแนวคิดในเรื่องความไว้เนื้อเชื่อใจ การตรวจสอบเฝ้าระวังกันเองจากคนในชุมชนของธุรกิจไมโครไฟแนนซ์ ซึ่งประสบความสำเร็จในหลายๆ ประเทศ มีสัดส่วนของหนี้เสียน้อย และมีประสิทธิภาพสูง Lendo กำเนิดขึ้นมาจากการศึกษาในเชิงลึก ในด้านไมโครไฟแนนซ์ เศรษฐศาสตร์เชิงพฤติกรรม และมานุษยวิทยา แล้วทำการสร้างรูปแบบทางธุรกิจดังกล่าวขึ้นมาโดยใช้ประโยชน์จากรูปแบบความสัมพันธ์ในสังคมออนไลน์

ภาพประกอบจาก lenddo.com

หลักการพื้นฐานของ Lendo คือ การที่เราจะยื่นขอกู้เงินได้ ต้องมีคนใน แวดวงคนรู้จักในชุมชนออนไลน์มารับรอง(endorse)  จากแนวคิดที่ว่า กลุ่มคนที่มารับรองและเครือข่ายทางสังคมที่เราอยู่นั้น(ทั้งในสังคมจริงหรือในสังคมออนไลน์) เป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยคาดการณ์ถึงแนวโน้มการชำระหนี้ของเรา หรือเรียกง่ายๆ ว่ามีส่วนในการคิด credit scoring ของเรานั่นเอง ซึ่่งการเชื่อมโยงเป็นเครือข่ายในชุมชนแบบนี้จะค่อยๆ เติบโตขึ้นเรื่อยๆ ซึ่งก็คือฐานลูกค้าจะมีขนาดใหญ่ เหมือนกันเติบโตของชุมชนในสังคมออนไลน์ เนื่องจากแต่ละคนที่เข้ามาร่วมเครือข่ายและรับรองคนที่เรารู้จักนั้น มักจะต้องการยื่นขอกู้ด้วยเช่นกัน การเชื่อมโยงแบบนี้ เป็นเสมือนช่องทางในการหาลูกค้าในรูปแบบเครือข่าย (acquisition channel) ในด้านลูกค้านั้น ลูกค้ามีพฤติกรรมในการชำระหนี้ดี นอกจากเป็นผลดีกับ credit score ของตัวเองแล้ว ยังส่งผลดีต่อ credit score ของคนอื่นๆ ในเครือข่ายที่รับรองด้วย ในทางกลับกัน หากว่าใครซักคนเกิดเบี้ยวหนี้ขึ้นมา credit score ของทุกคนที่เคยรับรองก็จะตกลงไปเช่นกัน การจะรับรองใครก็ต้องคิดให้ดี คล้ายกับเป็นการค้ำประกันเครดิตคนอื่นโดยใช้เครดิตของเรานั่นเอง การเฝ้าตรวจสอบกันและกันในทางสังคมแบบนี้เป็นปัจจัยสำคัญของความสำเร็จในธุรกิจ มีสัดส่วนของหนี้เสียน้อยกว่าในธุรกิจธนาคารมาก

สำหรับแนวทางการกู้เพื่อนำไปประกอบธุรกิจก็น่าสนใจเช่นกัน การวิเคราะห์ไม่ได้เน้นไปที่ตัวธุรกิจที่ผู้กู้ต้องการกู้ไปทำโดยตรง แต่เป็นบุคลิกลักษณะของตัวเจ้าของธุรกิจนั่นเองที่เป็นปัจจัยสำคัญ ในการคาดการณ์ความสามารถในการชำระหนี้ โดยยึดหลักการว่าสำหรับธุรกิจนั้นบุคคลที่อยู่เบื้องหลังธุรกิจ เป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญต่อความสำเร็จ แต่สำหรับธุรกิจรายเล็กรายน้อยนั้น ตัวผู้ประกอบการนั่นเองที่เป็นทุกสิ่งทุกอย่าง

การเลือกใช้เทคโนโลยีที่เหมาะสม และใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ เป็นปัจจัยสำคัญในความสำเร็จของธุรกิจการให้กู้ยืมแบบใหม่ ซึ่งแตกต่างจากมุมมองของธนาคารโดยทั่วไป ความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลเป็น real time เชื่อมโยงข้อมูลพื้นฐานกับข้อมูลจากโลกสังคมออนไลน์ เข้าใจพฤติกรรม รูปแบบการใช้ชีวิต ทัศนะคติ และเครือข่ายเพื่อนของลูกค้า เพื่อใช้ประกอบการคิด credit score และสามารถคาดการณ์ความต้องการทางการเงินในเวลาที่เหมาะสม สร้างวิธีการใหม่ การแก้ปัญหาแบบใหม่ โดยเริ่มจากมุมมองของผู้บริโภค มากกว่าแค่คิดว่าจะขายผลิตภัณฑ์อะไรที่เหมาะกับลูกค้า

อีกหนึ่งเรื่องที่ผู้เขียนกล่าวไว้อย่างน่าสนใจคือ preventive risk management หรือแนวคิดในการเปลี่ยนพฤติกรรมทางการเงินของลูกค้า เพื่อลดความเสี่ยงในการผิดนัดชำระหนี้ โดยวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพฤติกรรมเป็น real time จากแหล่งต่างๆ และสามารถให้คำแนะนำที่เหมาะสมกับลูกค้าเพื่อหลีกเลี่ยงความเสี่ยงอาจที่จะเพิ่มขึ้น เช่น เตือนผู้กู้ที่ใช้เงินในบางเรื่องที่เกินจากค่าเฉลี่ยเดือนก่อนๆ อื่มมม คงเหมือนพ่อบ้านใจกล้าที่อยากเตือนภรรยาว่า นี่เธอ เดือนนี้เธอช็อปกระเป๋าหลุยส์เกินโควต้าไปเยอะแล้วนะ ต้องประหยัดแล้วละ เดี๋ยวจะไม่มีตังค์จ่ายค่าผ่อนบ้าน ซึ่งแน่นอนว่า พ่อบ้านมักล้มเหลว (ว่าแต่...แล้วใช้ระบบช่วยมันจะสำเร็จมั้ย แต่อย่างน้อยก็พ่อบ้านใจกล้าก็ปลอดภัยขึ้นละนะ)

อีกเรื่องที่น่าสนใจคือ ในสหราชอาณาจักรนั้น แม้แต่รัฐบาลเองก็สนใจที่จะกระจายเงินอัดฉีดระบบเศรษฐกิจโดยผ่านธุรกิจการกู้ยืมแบบใหม่นี้ เนื่องจากเข้าถึงประชาชนได้ทั่วถึงกว่า และมีค่าใช้จ่ายในการดำเนินการต่ำกว่าการอัดฉีดผ่านธนาคารทั่วไป

ใจความสำคัญในบทนี้คือ
1. ธุรกิจการกู้ยืมแบบใหม่ เกิดจากการสร้างความแตกต่างจากรูปแบบเดิมที่ธนาคารทำอยู่ แต่ทำให้ดีกว่า ประหยัดและปลอดภัยกว่า การออกแบบกระบวนการพิจารณาเครดิตที่สะดวก รวดเร็ว และขั้นตอนมีความโปร่งใส สร้างประสบการณ์ลูกค้าที่ดี (customer experience) ใช้เทคโนโลยีและข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพและเหมาะสม 
2. การเลือกใช้ risk models ที่พิจารณาความเสี่ยงในมุมมองของลูกค้า มีความแม่นยำสูง ใช้ข้อมูลเชิงพฤติกรรมประกอบการวิเคราะห์ ซึ่งวิธีการแบบนี้ ถึงจะมีลูกค้าเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ความแม่นยำของโมเดลก็ยังคงสูงอยู่

3. แนวคิดใหม่ๆ ของการใช้ช่องทางการหาลูกค้าใหม่ (acquisition channel) ทำให้มีค่าใช้จ่ายน้อยในการหาลูกค้าใหม่ และที่สำคัญสามารถขยายฐานลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว โดยใช้เครือข่ายทางสังคมของลูกค้าเอง