פינת העורכת
דבר היו"רית
מדידת כישורים מורכבים
בינה מלאכותית והערכה
נעים להכיר
השכלה גבוהה ותעסוקה
מדיניות מדידה והערכה
חם מן התנור
מידעונט אפי
גיליון 9
מדידת תכונות, מיומנויות או כישורים מורכבים
פסיכולוגיה יישומית ופסיכומטריקה בשירותים פיננסיים
מאת: ד"ר סול פיין, Innovative Assessments
פרטי קשר לתגובות: saul@iassessments.com
Fine, S. (2023). Banking on personality: Psychometrics and consumer creditworthiness. Journal of Credit Risk, 19 (2), 57-75.
מבוא
פסיכולוגיה יישומית משתמשת בעקרונות ובשיטות פסיכולוגיות לצורך פתרון בעיות מעשיות של התנהגויות אנושיות. היא מתמקדת בעיקר בסוגיות התנהגותיות בתחומים הארגוניים, התעסוקתיים, הקליניים והחינוכיים, ועוסקת פחות בתחום הצרכני. המאמר הנוכחי מתאר שימוש בפסיכומטריקה להבנת ההתנהגויות צרכניות בשירותים פיננסיים.
במיון כוח אדם, תחום המוכר לנו, תהליכי מיון לרוב מבוססים במידה רבה על הערכה פסיכומטרית של כישורים ותכונות אישיותיות לצורך קביעת התאמה לעבודה ולחיזוי תפקוד עבודה. באופן דומה, החיזוי של תפקוד רלוונטי גם להתנהגויות צרכניות בשירותים פיננסיים. עם זאת, נדיר כי מודלים לחיזוי בתחום הזה מתייחסים למאפיינים אישיותיים. ספציפית, בשירותים פיננסיים, בנקים ומלווים מעוניינים מאוד לנבא את הסיכון של אי-פירעון במקרה של הלוואות ללקוחותיהם, ולשם כך פותחו מודלים מקיפים של אשראי. מודלים אלו אמנם מתוקפים היטב, אך מבוססים כמעט לחלוטין על משתנים כלכליים היסטוריים, כגון תשלומי אשראי קודמים, והם לא כוללים היבטים אישיותיים.
בהקשר של כלים פסיכולוגיים, אפשר להתייחס לציוני האשראי המסורתיים כסוג של "ביודטה". באופן כללי, ביודטה נחשב למנבא מועיל של התנהגויות עתידיות, אך איכותו תלויה בכך שאנשים חוו נסיבות עבר דומות לאלו שנחזו. כאשר לא קיימת התנהגות היסטורית דומה, כגון למשל בקרב לקוחות שהם חדשים לתחום האשראי והבנקאות, המודלים המסורתיים מתקשים לעבוד. לקוחות כאלו ידועים כצרכנים "UNBANKED", והם מונים יותר מ-1.4 מיליארד בעולם לפי הבנק העולמי (!) (Demirgüç-Kunt et al., 2022). לעיתים קרובות נמנעת מהם גישה לאשראי ממוסדות מסודרים, מכיוון שחסרים להם הנתונים ההיסטוריים הנדרשים. נתונים פסיכומטריים אישיותיים, לעומת זאת, לרוב אינם תלויים בנתונים היסטוריים, ולכן הם עשויים להציע פתרון פוטנציאלי להשלמת ההערכה של לקוחות אלו, ובכך לפתוח בפניהם אופציות חדשות לקבלת אשראי.
תיאורטית, ישנן מספר תכונות אישיותיות הרלוונטיות להבנת התנהגות התשלום של לווים. לדוגמה, מחקרים קודמים הראו כי, לווים בעלי רמות גבוהות של אמינות, שליטה עצמית ומוקדי שליטה פנימיים, נוטים לכבד טוב יותר את התחייבויותיהם הפיננסיות, להיות מחושבים וזהירים יותר בהחלטותיהם הכספיות, ולהיות אחראיים יותר על מצבם הכלכלי, בהתאמה (Beumeister, 2002; Letkiewicz & Fox, 2014; Livingstone & Lunt, 1992; Webley & Nyhus, 2001). הספרות מפרטת כמה וכמה תכונות כאלו הקשורות לכאורה לניהול החזרי הלוואות סדירים, ולא נרחיב עליהן כאן. יחד עם זאת, השימוש בפועל של כלי מדידה פסיכולוגים למדידת תכונות אלו כחלק מהערכות סיכוני האשראי נחשב עדיין כרעיון יוצא דופן, וכן הנתונים האמפיריים אודות תקפותם של כלים אלה טרם נחקר היטב.
להלן תקציר של הממצאים ממאמר עדכני בנושא (Fine, 2023), המציג את תקפותו של כלי פסיכולוגי אשר פותח במטרה להעניק למוסדות פיננסיים נתונים אישיותיים משלימים להערכת סיכוני אשראי צרכני.
שיטה
מדגם
מחקר זה כלל 3,564 לקוחות מחמישה מדגמים נפרדים. המשתתפים היו לווים פרטיים מאחד מחמישה מוסדות מלווים גדולים מאזורים גיאוגרפים שונים: צפון אמריקה (מדגם מס' 1, N=807), מערב אירופה (מדגם מס' 2, N=948), דרום אמריקה (מדגם מס' 3, N=690), דרום אפריקה (מדגם מס' 4, N=511) ודרום מזרח אסיה (מדגם מס' 5, N=608).
כלים ונתונים
ציוני אשראי פסיכולוגיים. ציון סיכון אשראי המבוסס על שאלון בשם "Worthy Credit". Worthy Credit הוא שאלון רב-ברירה איפסטיבי-חלקי בן 19 פריטים, שמועבר באופן מקוון כחלק מתהליכי הבקשות להלוואות, ומיועד לנבא אי-פירעון בהלוואות. השאלון מודד עמדות ותכונות אישיותיות הקשורות להתנהגות תקינה של תשלומי הלוואות סדירים, כגון: אמינות, מהימנות, אחריות, לקיחת סיכונים, ועוד. לדוגמה, המשיב מתבקש לבחור בין שתי הצהרות שהן רצויות באותה מידה: "אני משלם את חשבונותיי באופן מידי" או "אני נמנע ממצבים כלכליים מסוכנים". Worthy Credit מחשב ציון מסכם שנע בין 1-100, ומספק גם ציון לפי אחת משלוש דרגות: 1-45 (נמוך), 46-65 (ממוצע), 66-100 (גבוה). Worthy Credit הועבר עד כה ליותר מ- 2.5 מיליון איש ב- 20 מדינות שונות ברחבי העולם. מהימנות מבחן-חוזר לאחר 2 עד 8 שבועות מוערכת כ- r =.70 ומעלה (Fine, 2016).
אי-פירעון הלוואה. אי-פירעון הלוואה (default) שימש כקריטריון העיקרי וקודד באופן בינארי כ-1 (לא שולם) או 0 (שולם). הנתונים בנושא נמסרו על ידי המוסדות הפיננסיים המשתתפים, והוגדרו בכולם באופן דומה כאי-תשלום לאחר 30 עד 60 יום במהלך תקופה של 6-12 חודשי התשלומים הראשונים.
ציוני אשראי בנקאיים. ציוני האשראי המסורתיים של המלווים אשר סופקו על ידי המוסדות הפיננסיים המשתתפים. ציונים אלה התבססו על סולמות שונים, אך כולם נגזרו מנתוני אשראי קיימים, מאגרי מידע לאשראי (credit bureaus) ומידע פיננסי אחר, ונועדו כולם לחזות אי-פירעון הלוואות.
הליך
המוסדות הפיננסיים המשתתפים יצרו קשר עם מדגם מלקוחותיהם הקיימים באמצעות דואר אלקטרוני או SMS, והציעו להם למלא סקר אודות התנהגויותיהם הפיננסיות. הלקוחות קיבלו תמריצים להשתתף בסקר על ידי הצעות לזכות בפרסים בהגרלה, וזאת בעיקר בכדי לעודד השתתפות גם מקרב לקוחות באי-פירעון. המוסדות הפיננסיים אישרו את הייצוגיות המשוערת של המשיבים בהשוואה לאוכלוסיית הלקוחות הכללית שלהם.
ממצאים
טבלה מס' 1 (כאן) מציגה סטטיסטיקות תיאוריות כלליות. ציון האשראי המסכם לפי שאלון Worthy Credit התפזר בצורה נורמלית בקירוב בכל המדגמים, עם שונות מסוימת בנורמות. שיעורי האי-פירעון השתנו בין המדגמים ונעו בין 4.3% ל-14.3%.
מבחינת המתאמים, כצפוי, ציוני האשראי הבנקאים היו במתאם שלילי עם אי-פירעון ההלוואות (rbs בין 0.15- ל-0.42-), וציוני Worthy Credit היו בקשר דומה גם הם עם האי-פירעון (rbs בין 0.14- ל-0.25-). ציוני Worthy Credit וציוני הבנק היו בקורלציה נמוכה יחסית (r בין 0.05 ל-0.18), ללא עדות לקשר לא-ליניארי. מודל לוגיסטי עם אפקטים אקראיים אשר השתמש באזור גיאוגרפי כאפקט אקראי, מצא שהקשרים בין כל אחד משני הציונים והאי-פירעון היו מובהקים על פני המדגמים, ללא אינטראקציות מובהקות.
נהוג כי דיוקם של מודלים לסיכוני אשראי נמדדים על ידי עקומות receiver operating characteristic (ROC), אשר משרטטות "חיוביות אמיתית" ("רגישות") ו"חיוביות כוזבת" ("ספציפיות-1") לאורך סקאלת הציונים. כמו כן, השטח מתחת לעקומה (AUC) משקף את מידת ההבחנה הכללית של הציון. AUCs נעים בין 0 ל-1, כאשר סטייה מ-0.5 בכוון חיובי מצביעה על מידת הדיוק. ה-AUCs עבור ציוני Worthy Credit נעו בין 0.65 ל- 0.70 על פני המדגמים, עם מקדמי Gini המשויכים בין 0.31 ל-0.41. גרף מס' 1 מציג את עקומת ה-ROC עבור אחת מדגמים לצורך הדוגמה. אחוזי הדיוק בציון חתך נתון עמדו על 79.1%-84.2% (סה"כ); רגישות (אי-פירעון מסווג נכון): 28.8%-38.5%, וספציפיות (פירעון תקין מסווג נכון): 86.1%-87.4%. ראו טבלה מס' 2 (כאן).
עבור הדרגות של ציוני Worthy Credit (נמוך, ממוצע, גבוה) חושבו טבלאות ציפיות עם הסתברויות של אי- פירעון. בכל מדגמים נמצאה ירידה מונוטונית ניכרת בשיעורי האי-פירעון בין הדרגות השונות. כמו כן, שיעורי האי-פירעון עבור הדרגה הנמוכה ב- Worthy Credit(1-45) היו בטווח שבין 11.9% ל-28.7%, בהשוואה ל-2.1% עד 6.4% בלבד עבור הדרגה הגבוהה (66-100). במילים אחרות, לבעלי הציונים הנמוכים היו בערך פי 2.5 עד 3 יותר אי-פירעון בהשוואה לאחרים, ולבעלי הציונים הגבוהים היו בערך 1/2 עד 1/4 משיעורי האי-פירעון לעומת בעלי הציונים האחרים. ראו טבלה מס' 3 לדוגמה עבור אחד מהמדגמים (כאן).
הטבלה מציגה הבחנה נוספת שהציונים בשאלון תורמים בתוך כל דרגה של ציוני האשראי הבנקאיים. כך, למשל, בקרב המדגם שמוצג בטבלה, בדרגת ציון האשראי הנמוכה של הבנק, שיעור האי-פירעון הוערך בכ-19.3%. אולם, בהצלבה עם הדרגה הגבוהה ב-Worthy Credit (66-100) שיעור האי-פירעון הוערך כעומד רק על 6.5% בלבד. לחילופין, שיעור האי-פירעון בקרב בעלי הדרגה הגבוהה של ציוני האשראי של הבנק, הוערך בכ- 5.0%, בעוד שהאי-פירעון בהצלבה עם הציונים בדרגה הנמוכה ב-Worthy Credit (1-45) הוערך ב-28.6% (!). תופעה דומה נצפתה על פני שאר המדגמים.
ולבסוף, כדי לבחון טוב יותר את התוקף האינקרמנטלי הזה, ציון ה-Worthy Credit וציון האשראי של הבנק הוכנסו יחדיו כנגד אי-פירעון באמצעות רגרסיות לוגיסטיות היררכיות. נמצא כי Worthy Credit הסביר באופן עקבי שונות מוסברת ייחודית ומשמעותית מעבר מזו של ציון אשראי הבנק. למשל, בין המדגמים, Worthy Credit תרם לתוספת בשונות (Nagelkerke R2) בטווח שבין 23% ל-225% יותר מאשר ציון הבנק בלבד. טבלה מס' 4 (כאן) מציגה את תוצאות הרגרסיה עבור מדגם 3.
דיון
על סמך מה שידוע לנו כיום אודות יכולת הניבוי של מאפייני אישיות וכלים פסיכולוגיים, אין זה מפתיע אולי שכלים אלו עשויים להיות מועילים גם למודלים של אשראי. על פניו, יש לכלים פסיכולוגיים את היכולת להשלים למודלים המסורתיים רובד אורתוגונלי-חלקי של נתונים. המאמר הנוכחי מספק תמיכה אמפירית לגישה כזו, שהיא אמנם חריגה יחסית בתחום האשראי כיום, ולכן גם נחקרה עד כה באופן מוגבל בלבד. יתר על כן, המחקר הנוכחי תורם לספרות הקיימת על ידי התייחסות לשני היבטים חדשים: (א) הכללת המודל הפסיכומטרי על פני מספר תרבויות; (ב) התוספת האינקרמנטלית מעבר למודלים המסורתיים לאשראי.
באופן כללי תוצאות המחקר הראו מתאמים מובהקים בין ציון Worthy Credit וציון הבנק ולבין האי-פירעון בהלוואות, על פני חמשת המדגמים שנחקרו. למרות הבדלים מסוימים בהתפלגויות המדדים בין המדגמים, מידת התוקף הייתה עקבית למדי, ועשויה לרמוז על כך שה-Worthy Credit מודד מבנים רחבים ואף אוניברסליים. אולם, ידוע כי המחקר כלל מדגמי נוחות בלבד, ואינם מייצגים את אזוריהם הגיאוגרפיים.
מידת המתאם בין ציוני Worthy Credit וציוני האשראי הבנקאיים הייתה נמוכה עד בינונית, מה שמעיד על כך שהשניים בלתי תלויים לפחות באופן חלקי. מבחינה תיאורטית, יתכן כי האחרון מייצג במידה רבה יותר את "היכולת להחזיר" והראשון יותר את "הנכונות להחזיר". בין היתר בשל המתאם הנמוך ביניהם, כאשר נותחו שני המנבאים ביחד ברגרסיה כנגד אי-פירעון, ציון ה-Worthy Credit הוסיף תוקף משמעותי מעל ומעבר לזה של ציון האשראי הבנקאי. כתוצאה מכך, ולמרות שלא סביר כי נתונים אישיותיים יהוו דרישה מספקת לאישור הלוואות בפני עצמם, יתכן כי הם עדיין עשויים להוות מדד חשוב נוסף במקרים מסוימים.
למעשה, התוצאות הנוכחיות עשויות לאפשר מספר יישומים אפשריים, במיוחד לקידום הכלה פיננסית (financial inclusion) בקרב אוכלוסיות חלשות. בדוגמה לכך, ניתן להשתמש בציונים פסיכולוגים כדי להעריך מחדש החלטות אשראי עבור לקוחות שפחות מוכרים לבנקים (unbanked).
באופן כללי, תוצאות המחקר מעודדות ומשליכות על השימוש בכלים פסיכולוגיים בדיסציפלינות חיצוניות, כגון בענף האשראי. קיים אמנם עדיין צורך במחקרי המשך כדי לבסס את היישום הזה בצורה נרחבת יותר, אך נראה מכאן שזה בהחלט אפשרי. יתרה מזו, יתכן כי לתחום הפסיכומטריקה בכלל היכולת להשפיע באופן דומה גם על ענפים רבים נוספים.
מקורות
Baumeister, R. F. (2002). Yielding to temptation: Self-control failure, impulsive purchasing, and consumer behavior. Journal of Consumer Research, 28, 670-676.
Demirgüç-Kunt, A., Klapper, L., & Singer, D., et al. (2022). The Global Findex Database 2021: Financial inclusion, digital payments, and resilience in the age of COVID-19. World Bank, Washington, DC.
Fine, S. (2016). Worthy Credit. Technical Report. Innovative Assessments International, Ltd.
Fine, S. (2023). Banking on personality: Psychometrics and consumer creditworthiness. Journal of Credit Risk, 19(2), 57-75.
Letkiewicz, J. C., & Fox, J. J. (2014). Conscientiousness, financial literacy, and asset accumulation of young adults. The Journal of Consumer Affairs, 48, 274-300.
Livingstone, S. M., & Lunt, P. K. (1992). Predicting personal debt and debt repayment: Psychological, social and economic determinants. Journal of Economic Psychology, 13, 111–134.
Webley, P., & Nyhus, E. K. (2001). Life-cycle and dispositional routes into problem debt. British Journal of Psychology, 92, 423-446.