ВЛИЯНИЕ ПРИЛОЖЕНИЙ-АГРЕГАТОРОВ КРЕДИТНЫХ ПРЕДЛОЖЕНИЙ НА ПРИНЯТИЕ ОБОСНОВАННЫХ ФИНАНСОВЫХ РЕШЕНИЙ И ПРЕДОТВРАЩЕНИЕ ЗАДОЛЖЕННОСТИ

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается влияние приложений-агрегаторов кредитных предложений на принятие обоснованных финансовых решений и предотвращение задолженности. Изучается роль этих приложений в повышении финансовой грамотности и осведомленности пользователей. Анализируется влияние персонализированных рекомендаций и предупреждений на финансовую дисциплину. Рассматриваются примеры российских и американских приложений, таких как «Сравни.ру», «Банки.ру», «Credit Karma» и «LendingTree».

ABSTRACT

The article examines the impact of credit offer aggregator applications on making informed financial decisions and preventing debt. It studies the role of these applications in enhancing users' financial literacy and awareness. The influence of personalized recommendations and warnings on financial discipline is analyzed. Examples of Russian and American applications, such as Sravni.ru, Banki.ru, Credit Karma, and LendingTree are considered.

Ключевые слова: приложения-агрегаторы, кредитные предложения, финансовые решения, задолженность, финансовая грамотность.

Keywords: aggregator applications, credit offers, financial decisions, debt, financial literacy.

Введение

Цифровые технологии изменили финансовый ландшафт, предоставляя пользователям новые сервисы для управления финансами. Одними из таких инструментов стали приложения-агрегаторы кредитных предложений (КП), которые позволяют потребителям сравнивать и выбирать наиболее подходящие кредитные продукты. Эти приложения способствуют повышению финансовой грамотности и осведомленности, обеспечивают доступ к информации и облегчают процесс принятия обоснованных финансовых решений (ФР).

Цель исследования заключается в анализе влияния приложений-агрегаторов КП на принятие ФР и предотвращение задолженности. Рассматриваются теоретические основы финансового поведения, особенности и функции приложений-агрегаторов, а также их воздействие на финансовую дисциплину.

Основная часть

Принятие ФР представляет собой сложный процесс, включающий оценку доступных вариантов, анализ потенциальных рисков и выгод, а также выбор оптимального пути достижения финансовых целей. В основе этого процесса лежат экономические теории рационального выбора, согласно которым люди стремятся принимать решения на основе полной информации и логического анализа. На практике принятие ФР часто отклоняется от идеальной модели рациональности из-за влияния психологических факторов и ограниченной способности обрабатывать информацию.

Когнитивные искажения, такие как чрезмерная самоуверенность, предвзятость и эффект якоря, существенно влияют на людей. Так, эффект якоря проявляется в тенденции человека полагаться на первую полученную информацию (например, первоначальное предложение по кредиту) при принятии последующих решений, даже если эта информация не является релевантной. Понимание этих психологических аспектов помогает разработать более эффективные стратегии финансового консультирования, направленные на повышение осведомленности потребителей при выборе продуктов.

В 2023 году российские банки выдали населению 52 млн кредитов на 16,76 трлн рублей (рис. 1).

Рисунок 1. Динамика рынка банковских услуг России [1]

Задолженность по кредитам, предоставленным физическим лицам, в России 2024 году составляет 34,68 млрд, что на 22, 63% больше, чем в 2023 году [2].

В США объем кредитования частного сектора в 2024 году составляет 2, 75 трлн долларов. Общая сумма задолженности по потребительским кредитам более 5 трлн долларов. Потребительский кредит увеличился с учетом сезонных колебаний на 3,2 % в годовом исчислении в течение первого квартала [3].

Задолженность возникает по множеству причин, которые могут быть классифицированы как экономические, социальные и психологические. Среди экономических факторов основными являются низкий уровень доходов, недостаток сбережений и высокая стоимость жизни. В условиях экономической нестабильности, например, во время кризисов или изменений в политике занятости, риск роста задолженности значительно возрастает. Социальные факторы включают в себя недостаточный доступ к финансовым ресурсам и услугам, низкий уровень финансовой грамотности и неблагоприятные условия кредитования.

Психологические аспекты, такие как склонность к импульсивным покупкам, недостаточная дисциплина в управлении личными финансами и преобладание краткосрочных целей над долгосрочными, также играют роль в формировании задолженности. Люди с низкой финансовой грамотностью и склонностью к импульсивности чаще оказываются в состоянии долговой нагрузки.

Последствия задолженности включают в себя ухудшение кредитной истории, увеличение финансовых обязательств из-за начисления процентов и штрафов, снижение общего уровня жизни и ухудшение психоэмоционального состояния. Для эффективного управления задолженностью необходимо учитывать комплекс факторов, влияющих на ее возникновение и развитие.

Приложения-агрегаторы КП представляют собой цифровые платформы, которые позволяют пользователям сравнивать и выбирать кредитные продукты, представленные различными финансовыми учреждениями.

По типу предоставляемых услуг выделяют приложения-агрегаторы, которые специализируются исключительно на кредитах, или те, что предлагают комплексные финансовые услуги, включая депозиты, страхование и инвестиции.

Основные функции и механизмы работы приложений-агрегаторов:

• сбор и обработка данных о кредитных продуктах;
•  предоставление инструментов для сравнения условий и процентных ставок;
•  интеграция с банками для оценки кредитного рейтинга пользователей.

Агрегаторы получают информацию от множества финансовых учреждений, включая банки, кредитные союзы и микрофинансовые организации, что обеспечивает точность рекомендаций. Предложения формируются на основе анализа личных данных и заданных пользователем параметров: желаемая сумма кредита, срок погашения, текущий доход и кредитная история [4].

Сравнение КП происходит по нескольким критериям:

• процентная ставка, дополнительные комиссии и сборы, связанные с кредитом;
• условия погашения, включая возможность досрочного погашения без штрафов;
• требования к заемщику: минимальный кредитный рейтинг, уровень дохода;
• отзывы других пользователей о кредитных продуктах и финансовых учреждениях.

Для обеспечения персонализации алгоритмы используют методы машинного обучения. Они анализируют поведение пользователей, их предпочтения и историю использования кредитных продуктов, чтобы предлагать наиболее релевантные и выгодные КП. Влияние приложений-агрегаторов на принятие ФР можно рассматривать в нескольких ключевых аспектах (таблица 1).

Таблица 1.

Влияние приложений-агрегаторов на принятие ФР [5]

Приложения-агрегаторы оказывают значительное позитивное влияние на принятие ФР пользователями. Это подтверждается их способностью предоставлять людям ценные инструменты и данные, которые помогают ориентироваться в сложных финансовых ситуациях, что приводит к улучшению финансового благосостояния и снижению вероятности возникновения долговых проблем.

Приложения-агрегаторы КП являются мощным ресурсом для бизнеса, в том числе и в промышленном секторе. Компании могут оценивать наиболее выгодные условия кредитования для расширения производства или обновления оборудования. Это способствует улучшению операционной эффективности, поддержке инновационного развития и укреплению конкурентных позиций производителей на глобальном рынке [6].

Приложения-агрегаторы и управление задолженностью

Приложения-агрегаторы КП предлагают различные механизмы и инструменты для предотвращения финансовых трудностей. Одним из ключевых механизмов предотвращения задолженности является предоставление пользователям актуальной информации о состоянии их финансов и потенциальных рисках.

Актуальность снижения глобального уровня задолженности физических лиц вызвана усилением внимания к ESG-факторам (экология, социальная ответственность, управление). Изменение потребительских предпочтений позволяет более осознанно подходить к управлению финансами. Это ведет к формированию стабильных и устойчивых финансовых практик, что способствует достижению глобальных целей устойчивого развития, таких как снижение бедности, обеспечение социальной справедливости и содействие экономическому росту [7].

Российское приложение «Сравни.ру» предоставляет широкий спектр услуг по сравнению и анализу КП. Пользователи могут найти и сравнить условия различных кредитных продуктов, таких как кредиты наличными, ипотека, кредитные карты и автокредиты, что позволяет выбрать наиболее выгодные условия для рефинансирования или консолидирования задолженностей. Приложение предлагает персонализированные рекомендации по улучшению кредитного рейтинга и советы по оптимизации расходов. Важной функцией «Сравни.ру» является мониторинг кредитной истории и оповещения о предстоящих платежах, что помогает пользователям избегать просрочек и повышать финансовую дисциплину. «Сравни.ру» способствует не только снижению кредитной нагрузки, но и улучшению общего финансового благосостояния своих пользователей. Ежемесячная аудитория сервиса – 16 млн человек [8].

Приложение «Банки.ру» является одним из ведущих финансовых агрегаторов в России, предоставляющим пользователям обширный набор инструментов для управления кредитной задолженностью. Приложение позволяет сравнивать КП от различных банков по таким параметрам, как процентные ставки, условия погашения, требования к заемщикам и дополнительные комиссии.

Одной из функций «Банки.ру» является возможность получения персонализированных предложений на основе анализа кредитной истории и финансового профиля пользователя. Приложение интегрировано с кредитными бюро, что позволяет предоставлять актуальные и точные рекомендации по улучшению кредитного рейтинга и оптимизации финансового состояния. «Банки.ру» предоставляет доступ к обширной базе знаний, включающей статьи и советы по управлению долгами, улучшению финансовой дисциплины и повышению финансовой грамотности. В 2022 году сервис вошел в топ-10 крупнейших компаний российского финтеха, а в 2023 году стал лидером рейтинга финансовых маркетплейсов России, опередив «Сравни.ру» [9].

Приложение Credit Karma является одним из самых популярных финансовых агрегаторов в США, предоставляющим пользователям инструменты для управления кредитной задолженностью и улучшения финансового состояния. Одной из функций приложения является бесплатный доступ к кредитным отчетам и рейтингам, что позволяет пользователям регулярно отслеживать свое финансовое состояние и выявлять возможные проблемы на ранних стадиях. Credit Karma предлагает сравнение различных кредитных продуктов, включая кредиты наличными, ипотеку, кредитные карты и автокредиты. Внедрение генеративного искусственного интеллекта позволило увеличить производительность с 8 млрд кредитных прогнозов в день до 65 млрд за период с 2018 по 2023 год [10]. Благодаря интеграции с кредитными бюро и финансовыми учреждениями, Credit Karma обеспечивает актуальность и точность предоставляемой информации, способствуя улучшению финансовой дисциплины и снижению кредитной нагрузки.

LendingTree – еще одно американское приложение-агрегатор США, которое помогает пользователям эффективно управлять кредитной задолженностью. Основной механизм работы приложения заключается в получении пяти предложений по кредитам на выбор от нескольких из 300 кредиторов после заполнения единой заявки пользователем. LendingTree предлагает инструменты для планирования погашения долгов, предоставляя пользователям возможность моделировать различные сценарии погашения и видеть их влияние на общую сумму задолженности и кредитный рейтинг. Уведомления о предстоящих платежах и персонализированные рекомендации помогают людямсвоевременно справляться с финансовыми обязательствами, избегать просрочек и снижать общую кредитную нагрузку.

Выводы

Приложения-агрегаторы КП оказывают комплексное влияние на принятие ФР и управление задолженностью пользователей. Они предоставляют необходимые инструменты для мониторинга финансового состояния, предлагают персонализированные рекомендации и предупреждения, а также способствуют поддержанию финансовой дисциплины. В результате пользователи получают возможность более эффективно управлять своими долгами и избегать финансовых трудностей, что способствует общему улучшению их финансового благосостояния.

Список литературы:

1. Рынок банковских услуг в России 2017-2023 / Frank [Электронный ресурс]. - Режим доступа: URL: https://frankrg.com/wp-content/uploads/2023/11/ba6def045dee.pdf (дата обращения: 02.06.2024)
2. Сведения о размещенных и привлеченных средствах / Банк России [Электронный ресурс]. - Режим доступа: URL: https://cbr.ru/statistics/bank_sector/sors/ (дата обращения: 02.06.2024)
3. Consumer Credit – G.19 / The Board of Governors of the Federal Reserve System [Электронный ресурс]. - Режим доступа: URL: https://www.federalreserve.gov/releases/g19/current/default.htm (дата обращения: 04.06.2024)
4. Пятницкий Д.В. Инструментарий принятия решений по кредитной и ценовой политике // Известия высших учебных заведений. Серия: Экономика, финансы и управление производством. – 2023. – №. 3(57). – С. 25–34.
5. Питерская Л.Ю., Попова М.И. Современные направления трансформации процесса кредитования // Вестник Академии знаний. – 2022. – № 6(53). – С. 366–369.
6. Kudrenko I. The new era of American manufacturing: evaluating the risks and rewards of reshoring // E3S Web of Conferences. – EDP Sciences, 2024. – 2024. – Т. 471. – С. 05020.
7. Abdullina L., Bobovnikova A., Zrazhevskiy A. ESG-factors and CSR-strategy impact on the investment attractiveness of usa companies // Proceedings of the XLIII International Multidisciplinary Conference «Recent Scientific Investigation». Primedia E-launch LLC. Shawnee, USA. 2023.
8. Сравни.ру – Ежемесячная аудитория сервиса [Электронный ресурс]. - Режим доступа: URL: https://www.sravni.ru/about/o-kompanii/ (дата обращения: 08.06.2024)
9. История Банки.ру [Электронный ресурс]. - Режим доступа: URL: https://www.banki.ru/ru/info/about/ (дата обращения: 08.06.2024)
10. Credit Karma’s Journey to Reliable Generative AI Models with Data Observability / Credit Karma [Электронный ресурс]. - Режим доступа: URL: https://www.creditkarma.com/about/press (дата обращения: 08.06.2024)