Кредитный реестр и цифровой профиль как системы снижения информационной асимметрии

существенные изменения, требующие усиления научной рефлексии в отношении этих изменений, разработки предложений и внесения их в нормативные правовые акты, обеспечивающие повышение экономической эффективности в сфере регулирования цифровых платежных услуг.

Обеспечить идеальную конкуренцию на рынке очень сложно, поскольку чаще всего концентрация просто переносится на другой уровень. Например, приход на рынок бигтехов усложняет ситуацию с монопольным положением банков, но делает сами бигтехи, возможно, еще более сложными и опасными монополистами. В этой ситуации существует соблазн перенести некоторую часть функциональности или роли при оказании платежных услуг на уровень государства. Регулятор является равноудаленным, т. е. такое развитие событий кажется более безопасным, чем управляемая конкуренция на рынке.

Еще одной особенностью рынка платежных услуг является то, что платежные услуги переплетены с другими финансовыми сервисами, и игнорировать их означало бы намеренно упрощать описание ситуации и сложные взаимосвязи между разными частями рынка. Поэтому в рамках настоящего исследования анализируются также способы обмена данными о кредитной задолженности, системы идентификации клиентов, платформы для оценки рисков клиентов, реестры лицензированных организаций. Исходя из вышеизложенного, целью публикации является развитие теоретических и практических основ снижения информационной асимметрии на рынке платежных услуг. Отметим, что в контексте настоящей статьи под инфраструктурой понимается совокупность отдельных систем и решений, которые обеспечивают обмен информацией между разными участниками рынка. При этом за периметр работы намеренно выведены вопросы капиталоемкости, технические аспекты операционной совместимости различных инфраструктур, поскольку они выходят за рамки рассматриваемых вопросов. Анализ понятия «информационная асимметрия» показал, что исследовательский интерес по анализируемой тематике сфокусирован в весьма разнообразных областях: влияние информационной асимметрии на поведение экономических агентов (Витальева и др., 2019), модели прогнозирования развития финансового рынка в условиях различных видов асимметрии (Кисляков, 2019; Симонов и др., 2022) и др. В рамках данного исследования под информационной асимметрией понимается неравномерное распределение информации между экономическими субъектами.

Системы снижения информационной асимметрии и системы цифрового профиля . Интересным примером участия государства в создании и управлении инфраструктурой на финансовом рынке являются кредитные реестры и системы цифрового профиля (система идентификации, использующая цифровые технологии на протяжении всего жизненного цикла идентификации, в том числе для сбора, проверки, хранения и передачи данных; управления учетными данными; проверки и аутентификации личности¹). Сами по себе они не опосредуют платежи, но являются критичными для роста безналичного оборота, поскольку повышают доступность финансовых услуг в целом. Например, системы цифрового профиля позволяют открывать банковский счет (Domingo, Enríquez, 2018) (или получать иные платежные услуги) полностью удаленно, без визита в финансовую организацию (Koker, 2024). Системы кредитных реестров обеспечивают, в том числе, возможность более эффективного кредитного скоринга потенциальных заемщиков, то есть позволяют финансовым организациям расширять перечень доступных сервисов, компенсируя снижение прибыли в транзакционном сегменте за счет более маржинального кредитования.

Как и в случае с платежами, каждая из указанных инфраструктур может строиться с учетом разного соотношения государства и частного сектора. Например, для обмена кредитными историями исторически эффективны модели со 100 % частным участием. Частные кредитные бюро могут быть как независимыми (например, международные компании, которые реплицируют свои модели на разных рынках), так и создаваться на базе банковских ассоциаций (например, как это происходит в Сербии)2. Примечательно, что, в отличие от иных форм обмена данными – например, транзакционными, в рамках открытого банкинга – финансовые организации склонны обмениваться кредитными историями через специальные бюро. Вероятно, причина состоит в том, что рынок умеет использовать эти сведения для повышения качества своего кредитного портфеля. Таким образом, необходимость и ценность обмена данными для всех сторон очевидна.

Если такой консенсус невозможен, на рынок может выходить государство. Строго говоря, функционал кредитного бюро достаточно простой – это сбор сведений в одном месте и выдача информации по запросу. Некоторые кредитные бюро также самостоятельно создают собственные скоринговые модели, но получение доступа к ним, как правило, является дополнительным сервисом (и источником дохода). А если технологически построение инфраструктуры доступно, то у государства может быть стимул создать ее самостоятельно.

Как правило, аналогом частных кредитных бюро являются кредитные регистры1. Они собирают информацию об ограниченном числе кредитов – как правило, крупных. Сведения о мелких кредитах (например, потребительских, ниже определенной суммы) в кредитный регистр обычно не поступают: это связано с целеполаганием кредитных регистров2. Так, регистры используются для обеспечения макроэкономической политики, более точной оценки задолженности в экономике и предотвращения возникновения кредитных пузырей. С этой точки зрения, кредитные регистры ориентированы на общественное благо, в то время как кредитные бюро – на чисто коммерческие интересы.

Примечательно, что системы кредитного репортинга также стимулируют конкуренцию. Без обмена данными заемщики не могут выбирать кредиторов с наилучшими условиями займа – не имея доступа к кредитной истории, кредиторы не склонны доверять новым заемщикам. Тем временем кредиторы склонны предпочитать собственных клиентов, о которых они имеют информацию. Возникает замкнутый цикл, который мы описывали ранее – больше данных фиксируется внутри одной организации, что дает ей конкурентные преимущества.

Представляется, что история построения систем кредитного репортинга может дать полезные ориентиры для внедрения Открытого банкинга как способа обмена широким спектром информации.

Как видно из описания, у государства может возникать стимул к замещению частных кредитных бюро. В отличие от частного сектора, оно может применить регуляторное принуждение к обмену данными, поскольку коммерческие соображения не актуальны. Тем не менее этого не происходит. Вероятно, причина состоит в том, что на рынке эффективность и значимость кредитного репортинга хорошо изучена и не вызывает сомнений. Также кредит является маржинальным продуктом, в отличие от платежей, а потому более коммерчески привлекательным.

Системы цифрового профиля хорошо иллюстрируют эту особенность. Они могут быть построены в разных форматах и использовать разные модели. Например, максимальная централизация подразумевает, что система цифрового профиля аккумулирует максимальный объем информации внутри себя, получая ее из разных источников (государственных и негосударственных), а впоследствии позволяет использовать эти сведения для верификации данных. Система цифрового профиля может быть и децентрализованной – например, когда финансовые организации обмениваются персональными данными клиентов между собой: в этом случае обмен сведениями осуществляется либо на основании двусторонних договоров, либо через единый хаб, который играет только пассивную роль.

Формально обмен данными может осуществляться без участия государства. Собственно, такие системы, как в Швеции (где источником данных является банк Nordea)3, являются частными. Тем не менее подобных примеров немного. Финансовые организации настороженно относятся к идее передачи сведений о своих клиентах, полагая, что это приведет к утере контроля за своей аудиторией. Это опасение, в целом, разумно. Однако справедливо и то, что искусственное ограничение своей аудитории, затрудняющее смену финансовой организации, негативно сказывается на конкуренции.

В связи с этим, в большинстве своем системы цифрового профиля в той или иной степени создаются государством или при его участии. Положительная сторона этого решения состоит в том, что оно позволяет максимально синхронизировать инфраструктуру и действующую нормативно-правовую базу по ПОД/ФТ, которая, как правило, довольно консервативна. Слабое же его место в том, что государство склонно к переоценке риска, не позволяет внедрить гибкие решения, а также может злоупотреблять принуждением. Эти негативные аспекты очень существенны в такой чувствительной сфере, как обмен персональными данными клиентов.

С другой стороны, обмен такими данными только частично отличается от обмена кредитными историями. Поэтому основной исследовательский вопрос состоит в том, как именно выстроить корректную систему стимулов для участников рынка, чтобы они самостоятельно разрабатывали и внедряли инфраструктуру для повышения конкуренции на рынке, без прямого участия и вмешательства государства – если такое решение вообще возможно.

Таким образом, системы снижения информационной асимметрии развивались несколько иначе, чем платежная инфраструктура. Например, кредитные бюро позволяют существенно повысить качество кредитного портфеля и стимулировать прибыльность финансовой организации. Поэтому присоединение к системе бюро кредитных историй является фактором конкурентоспособности, что, например, отличается от сервисов мгновенных платежей, где стоимость переводов часто регулируется и иногда даже вводятся запреты на взимание платы с клиентов. Кредит же по определению является платным. Поэтому кредитные бюро – это в большинстве своем частные организации.

Ситуация с системами цифрового профиля также показывает связь между коммерциализацией и владением инфраструктурой. Проведение надлежащей проверки клиента – регулятивная обязанность, и прибыли она не приносит. К тому же передача сведений о клиентах является для финансовых организаций чувствительной темой. Это в конечном итоге привело к непопулярности частных систем цифрового профиля – такие примеры в мире единичны.

В целом, исходя из проведенного анализа, кажется некорректным рассматривать какую-либо инфраструктуру как заведомо государственную или частную. Можно констатировать, что любая инфраструктура могла бы быть построена участниками рынка при наличии корректных экономических стимулов. Проблема состоит в том, что такие стимулы есть не всегда – преимущественно, когда речь идет об исполнении регуляторных обязанностей. В следующем разделе рассматривается как раз такой случай: системы оценки риска контрагентов, которые используются в целях исполнения требований нормативных актов.

Единые системы оценки риска . Системы цифрового профиля могут использоваться не только для надлежащей проверки клиента. Например, если в составе информации передаются не только персональные данные, но также и сведения о политическом статусе клиента (принадлежности к политически значимым лицам), уровне его риска и прочее, эта информация может использоваться для исполнения требований внутреннего контроля. Собственно, такая возможность потенциально могла бы активизировать спрос на системы цифрового профиля со стороны частных организаций, поскольку она позволяет снижать общерыночные и юридические риски. На практике, к сожалению, системы цифрового профиля продолжают рассматриваться как коммерчески ориентированный механизм, способствующий упрощению процесса обслуживания клиентов и обеспечивающий их надлежащую проверку.

Тем не менее, как и в случае с кредитными рисками, обмен информацией о рисках клиента также является элементом снижения информационной асимметрии и повышения конкуренции на рынке (Гумеров, Ризванова, 2023; Белова, Ризванова, 2024). В частности, это позволило бы защитить финансовые организации от эксплуатации со стороны высокорисковых клиентов: последние не пользовались бы информационной асимметрией, чтобы переходить из одного банка в другой и далее продолжать незаконную деятельность.

Логичным выходом было бы построить единую систему оценки риска (или, как минимум, обмена информацией об основных факторах риска). Примером такой модели является система «Знай своего клиента», реализованная Банком России1. Суть системы состоит в том, чтобы определять риск клиента централизованно, на основе разработанных регулятором собственных критериев отнесения к подозрительности. К таким факторам относятся, в том числе, сроки осуществления деятельности, сроки последнего внесения в учредительные документы, информация о среднесписочной численности работников, сведения о необходимости лицензирования деятельности, регистрация по месту массовой регистрации юридических лиц, наличие сведений о недостоверности данных о юридическом лице в ЕГРЮЛ, решения судов о банкротстве, информация о ликвидации, хозяйственные отношения с иными клиентами повышенного риска и прочее. Система центрального банка определяет уровень риска клиента-юридического лица или индивидуального предпринимателя, а банки обязаны использовать эти сведения в своей деятельности, в частности, при принятии решения о приеме на обслуживание.

Эта модель кажется весьма эффективной и востребованной. При этом вновь возникает вопрос: почему при такой востребованности и актуальности аналогичная система не была выстроена самим частным сектором? Например, на базе кредитных бюро, которые уже сейчас используются для обмена информацией. Вероятно, одна из причин заключается в том, что аккумуляция такого набора данных была бы невозможна без соответствующих регулятивных изменений. Но также справедливо и то, что участники рынка сами не высказывали интереса к построению единой, универсально доступной платформы такого типа.

Еще одно слабое место такой централизованной оценки риска ‒ она может искажать логику принятия решений в рамках риск-ориентированного подхода. Суть риск-ориентированного подхода в том, что финансовые организации самостоятельно принимают решение о принятии на обслуживание конкретного клиента. Это решение зависит от многих факторов – например, размера финансовой организации, качества систем внутреннего контроля, аппетита к риску в целом. Это на практике может приводить, на первый взгляд, к неочевидным примерам, когда один и тот же клиент может быть приемлем для одного банка и неприемлем для другого. Централизованная система ограничивает гибкость этого принципа, поскольку возникает смешение мандатов. Одна и та же организация и осуществляет оценку рисков, и отвечает за надзор за субъектами рынка. Даже если оценка риска не является обязательной и только служит ориентиром, во время надзорных проверок она по определению будет рассматриваться как корректная и обязательная по факту.

Второй недостаток централизованной системы оценки риска состоит в том, что она часто окончательна, ее оспаривание – затруднительный процесс, предусматривающий задействование межведомственной комиссии, поскольку регулятор не приспособлен к рассмотрению жалоб со стороны участников рынка. В этом контексте попадание в категорию высокого риска, даже если это вызвано ошибкой, означает для бизнеса полное отсечение от финансовой системы.

С другой стороны, централизованная оценка рисков может устранить высокую вариативность в принятии решений, снизить опасность де-рискинга на уровне финансовых организаций. Но в таком случае конечную ответственность за принятие решений о классификации клиента по уровню риска должен нести тот, кто эту оценку проводил, чего на практике не происходит.

Пример централизованных систем оценок риска (российский пример в этом отношении является в мировом масштабе практически уникальным) указывает на некоторые особенности, по сравнению, например, с инфраструктурой кредитных историй. В основе кредитных историй лежит обмен исходными данными – то есть, как правило, наличием задолженности, просроченных обязательств и прочее. Анализ этих данных, отнесение их к определенной категории риска уже осуществляет сама финансовая организация-потребитель сведений. Иными словами, принятие решений является децентрализованным. Системы цифрового профиля действуют аналогично – они обеспечивают обмен идентификационными сведениями, которые не имеют оценки и сами по себе представляют собой исходные данные.

Примечателен в этом отношении пример кредитных бюро. Если кредитное бюро начинает продавать свой скоринг (то есть результат анализа исходных данных), то при наличии системных эффектов такой скоринг может стать доминирующим и даже искажать рыночную ситуацию, ограничивать доступ некоторых клиентов (например, у которых нет кредитной истории) к финансовым ресурсам, а в некоторых странах – даже к аренде жилья или высокооплачиваемой работе.

Также важный вывод состоит в потенциальных рисках, связанных со смешением мандатов; особенно это актуально в тех случаях, когда надзорный орган предоставляет дополнительные услуги участникам рынка. В итоге ценность таких сервисов и централизованно принятых решений многократно возрастает, поскольку надзорный орган, вольно или невольно, будет ориентироваться на них.

Справедливо отметить, однако, что корректировка риск-ориентированного подхода может быть актуальна, поскольку в теории и на практике может приводить к переоценке риска, де-рискингу. Но в таком случае эта корректировка также должна сопровождаться правильным перераспределением ответственности и принятия решений, то есть в той или иной мере оператор системы оценки риска должен нести за нее ответственность. В обратном случае может происходить искажение: оценку проводит одна организация, а ответственность за ее использование в работе несет иная.

Заключение . Исходя из проведенного анализа, описывающего разные виды инфраструктурных проектов на финансовом рынке в контексте снижения информационной асимметрии на рынке платежных услуг, можно предложить несколько рекомендаций.

• 1.    Необходимо провести всесторонний аудит существующей и планируемой инфраструктуры, чтобы проанализировать ее функционал, возможные пересечения с существующими частными или государственными аналогами.

• 2.    При проектировании новой инфраструктуры или модернизации существующей в качестве обязательного шага должна проводиться разработка бизнес-модели. Это позволит создать конкретные экономические стимулы, которые могли бы способствовать активному присоединению финансовых организаций.

• 3.    Требуется дальнейшая аналитическая проработка вопроса относительно пределов участия государства в оказании платежных услуг. В частности, академического осмысления требует влияние внедрения розничных цифровых валют центральных банков для платежного рынка, а именно, не приведет ли это к подмене существующих частных платежных сервисов государственными.