Inbankis saab laenuvastuse 1 minutiga ja see oleneb pigem internetiühenduse kiirusest, mitte otsustusprotsessi pikkusest. Otsuse langetab arvutiprogramm, mis tõmbab avalduse korral imekiiresti eri registritest andmed, mida analüüsitakse, liigitatakse klient eri gruppi ja võrreldakse taotlejat selle grupi vastu. Lisaks omab tähtsust ka see, mis vahendaja kaudu tuleb laenu või järelmaksu avaldus ning mille ostuks laenu võetakse.

Laenu otsustamine on mitmekihiline protsess.

„Me kogume nii palju infot kui palju meie tänane ühiskondlik infrastruktuur meile võimaldab,“ ütles Inbanki juhatuse esimees Jan Andresoo. „Me küsime erinevatest krediidiregistritest, praegu oleme lõpujärgus rahvastikuregistriga – integratsioon on meil pooleli, inimese pensionikonto väljavõtteid ja me saame hunniku informatsiooni.“

Krediidiinfos ei ole vaid krediidiinfo, vaid telekomi, kommunaalmaksete, pankade andmed – seal on suur baas ja sealt tuleb välja, et 82% inimesi ei ole kunagi võlgu olnud.

„Jääb umbes 18%, sellest kusagil 12% on konstantselt võlgu ja ülejäänud on olnud võlgu aga nüüd ei ole,“ lausus ta. „Krediidimaailm on Eestis suhteliselt must-valge. See hall osa on suhteliselt väike.“

Kogutud informatsioonist saab teada, milline on olnud laenutaotleja finantskäitumise ajalugu.

Nüüd jõuame teise kihini – sissetulekuni, mille saab teada pensionikontolt. Seal on oluline töötamise stabiilsus ja kui rikas ta on. Pensionisüsteemist saab näha kas sissetulek laekub pidevalt. Kas need on ühest kohast, erinevatest kohtadest, kui suured on laekumised. Siis toimuvad kalkulatsioonid, klient ise annab ka taotlemise käigus informatsiooni.

Siis tuleb järgmine kiht - demograafiline kiht. See näitab, et meil on läbi ajaloo mingit tüüpi kliendid kogu aeg väga halvasti käitunud, kirjeldas ta. Nendest klientidest on loodud profiilid. Kümned profiilid. Siis testitakse klienditaotlust vastu neid profiile ja antakse lõplik otsus.

Neljanda kihi võib veel otsa panna, kuna meie hinnastamine on omamoodi kliendi ja partneri kombinatsioon, ütles ta. Lisaks sellele veel mida see klient endast reaalselt kujutab on väga oluline ka info, mida ta ostab ja kus ta ostab.

„Kui ma veel liisinguga tegelesin, siis rootslased ütlesid väga konkreetselt, et vahendaja on põhiline, kas klient on ostnud endale kasutatud auto Amservist või kusagilt Mürka kuusetagusest autoaiast,“ ütles ta. „Miks sa peaksid minema sinna ostma? Miks sa ei võiks minna normaalsesse kohta ostma? Mida parem ja kvaliteetsem on see kaupmees, siis elu on näidanud, et see on krediidiriski seisukohast väga tähtis.“

Kas ta ostab arvuti või näiteks mööbli, silmaoperatsiooni või näiteks talvekummid? See mida ostetakse, on väga tähtis.

„Inimene ostab uue majakatuse või küttesüsteemi. Kas mingi pätt läheb sellised asju ostma,“ küsis ta. „Pätt üritab endale ikka mingit iPhone’i saada või mingit kiiresti realiseeritavat kaupa, mitte ta ei lähe endale ostma silmaoperatsiooni.“

Partneripõhiselt on riskid timmitud väga paika. Mõnes kohas on positiivsete laenuotsuste osakaal 90% ja teises kohas 20% või 15%.

Ka teised pangad on suutelised rakendama automaatset laenuotsustamist.

„Ma arvan, et teised pangad kasutavad seda, aga nad ei julge seda lõpuni kasutada. Kõikidel pankadel on olemas see võimekus või vähemalt mingil kujul nad seda teevad,“ ütles ta. „Kui sa lähed näiteks Swedbanki internetipanka ja võtad lahti pakkumised, siis seal on kõik ette kalkuleeritud. See on automatiseeritud protsess. See on selline mentaalne probleem. Nad ei julge seda laiapõhjaliselt teha. Seda tehakse oma äriprotsessi lihtsustamiseks, mitte lõpuni otsuse kliendile viimiseni. Ikka inimene vaatab ja vajutab selle nupu. Nad ei julge, et seal inimest üldse vahel ei ole. Nad võiks seda teha. Võib-olla ei ole veel aeg küps.“

„Pikas perioodis teeb masin paremaid otsuseid kui inimene,“ ütles Andresoo. „Masinal on üks positiivne asi. Tal puuduvad emotsioonid. Me ei peaks vastandama inimest masinale. Me ei tohiks öelda, et üks laenude üle otsustamise meetod on vastutustundlikum kui teine.“