Kredit vam zavisi i od Fejsbuka
Jedna od tekovina novog vremena elektronske obrade podataka jeste i mogućnost da milioni ljudi dobiju kredite koji im nisu dostupni u normalnoj banci. Ali, to znači i da će novi dužnici morati ponečeg i da se odreknu…
Kada građanin poželi da digne kredit u banci, a banka ga odbije, nije sve izgubljeno.
Problem je, naime, često u tome što banci treba podneti dokumenta o prihodima, ili neka druga dokumenta iz kojih se vidi da je reč o pouzdanom klijentu, a tih dokumenata – nema.
|
Ali, onaj ko nema "pametan" telefon ili nalog na Tviteru, ne treba da očajava. Dovoljan je i jednostavan mobilni telefon. Safarikom, najveći kenijski operater mobilne telefonije, koristi podatke o tome koliko često njegovi korisnici pune svoje SIM-kartice, koliko često koriste audio-memoriju ili funkciju plaćanja preko telefona. Čim ustanovi da je potencijalni korisnik dovoljno pouzdan, Safarikom se pretvara u banku i zajmi mu novac. |
Rešenje postoji, a krije sa na društvenim mrežama jer na osnovu ogromnih količina podataka koje ostavimo na njima mogu da se sklope relativno precizne slike o ponašanju, interesovanjima i platežnoj moći pojedinaca.
Neke banke, kao što su Lendo služe se i podacima o aktivnostima korisnika na Fejsbuku i Tviteru. Onaj ko zatraži kredit od Lenda, ima dobre karte u rukama ako je dobro povezan sa bar desetak ljudi na socijalnim mrežama.
I američki finansijski koncern Lendap "vršlja“ po socijalnim mrežama da bi utvrdio da li informacije koje je korisnik popunio u internet-formular kojim traži kredit odgovaraju podacima koje odaju Fejsbuk i Tviter.
Ali, socijalne mreže su samo vrh ledenog brega. Vonga, internet-firma za dodelu kredita, proverava čak i u koje doba dana i na koji način se podnosilac zahteva "kretao“ po odgovarajućem internet-portalu (dve trećine svih zahteva koji se podnose prvi put biva odbijeno).
Hamburški Kreditek koristi čak 8.000 indikatora kao što su podaci o kretanju (mikrogeografski pokazatelji i GPS), socijalni pokazatelji (kome se sve "sviđa“ i šta se njemu "sviđa“, "prijatelji“, "lokacije“ i sl.), analize ponašanja na internetu (pokreti i vreme zadržavanja na internet-strani i podstranama firme), kupovine preko interneta, podaci o opremi podnosioca zahteva (instalirane aplikacije, operativni sistem itd.)
