Балама несиелік скоринг: тұтынушы ақпараты үшін үлкен деректерді іздеу

Кредит суреті:
Сурет несиесі
iStock

Балама несиелік скоринг: тұтынушы ақпараты үшін үлкен деректерді іздеу

Балама несиелік скоринг: тұтынушы ақпараты үшін үлкен деректерді іздеу

Тақырып мәтіні
Баламалы несиелік скоринг жасанды интеллект (AI), телематика және цифрлық экономиканың арқасында негізгі ағымға айналуда.
    • автор:
    • Автордың аты-жөні
      Quantumrun Foiresight
    • Қазан 10, 2022

    Түсінікті қорытынды

    Көптеген компаниялар баламалы несиелік скорингті пайдаланады, себебі бұл тұтынушылар мен несие берушілерге пайда әкеледі. Жасанды интеллект (AI), әсіресе машиналық оқыту (ML) дәстүрлі банк өнімдеріне қол жеткізе алмайтын адамдардың несие қабілеттілігін бағалау үшін пайдаланылуы мүмкін. Бұл әдіс қаржылық транзакциялар, веб-трафик, мобильді құрылғылар және жалпыға қолжетімді жазбалар сияқты балама деректер көздерін қарастырады. Басқа деректер нүктелеріне қарап, баламалы несиелік скоринг қаржылық қамтуды арттыруға және экономикалық өсуді ынталандыруға мүмкіндік береді.

    Баламалы несиелік скоринг контексті

    Дәстүрлі несиелік есеп үлгісі шектеулі және көптеген адамдар үшін қол жетімді емес. Африка бас директорлар форумының деректеріне сәйкес, африкалықтардың шамамен 57 пайызы «несие көрінбейді», яғни оларда банк шоты немесе несиелік балл жоқ. Соның салдарынан несие алу немесе несие картасын алу қиынға соғады. Жинақ шоттары, несие карталары немесе жеке чектер сияқты маңызды қаржылық қызметтерге қол жеткізе алмайтын тұлғалар банктен тыс (немесе банкі жоқ) болып саналады.

    Forbes мәліметтері бойынша, бұл банкі жоқ адамдарға электронды қолма-қол ақшаға қол жеткізу, дебеттік карта және ақшаны тез арада алу мүмкіндігі қажет. Дегенмен, дәстүрлі банк қызметтері әдетте бұл топты қоспайды. Сонымен қатар, күрделі құжат айналымы және кәдімгі банктік несиелерге қойылатын басқа талаптар осал топтардың жоғары пайыздық мөлшерлемелерді белгілейтін несие акулалары мен жалақы алатын кредиторларға жүгінуіне әкелді.

    Альтернативті несиелік скоринг бағалаудың бейресми (және көбінесе дәлірек) құралдарын қарастыру арқылы, әсіресе дамушы елдердегі банкі жоқ халыққа көмектесе алады. Атап айтқанда, AI жүйелерін коммуналдық төлемдер, жалдау төлемдері, сақтандыру жазбалары, әлеуметтік желіні пайдалану, жұмыс тарихы, саяхат тарихы, электрондық коммерция транзакциялары, мемлекеттік және мүліктік жазбалар сияқты әртүрлі деректер көздерінен ақпараттың үлкен көлемін сканерлеу үшін қолдануға болады. . Бұған қоса, бұл автоматтандырылған жүйелер несиелік тәуекелге әкелетін қайталанатын үлгілерді анықтауға көмектеседі, соның ішінде шоттарды төлеу немесе жұмыс орындарын тым ұзақ ұстау немесе электрондық коммерция платформаларында тым көп тіркелгілерді ашу. Бұл тексерулер несие алушының мінез-құлқына назар аударады және дәстүрлі әдістер жіберіп алған деректер нүктелерін анықтайды. 

    Деструктивті әсер

    Дамып келе жатқан технологиялар баламалы несиелік скорингті қабылдауды жеделдетудің негізгі факторы болып табылады. Осындай технологиялардың бірі клиенттерге өз деректерін басқаруға мүмкіндік беру мүмкіндігіне байланысты блокчейн қосымшаларын қамтиды, сонымен бірге несие провайдерлеріне ақпаратты тексеруге мүмкіндік береді. Бұл мүмкіндік адамдарға өздерінің жеке ақпараттарының қалай сақталатынын және бөлісілетінін бақылауда сезінуге көмектеседі.

    Сондай-ақ банктер құрылғылардағы несиелік тәуекелдің егжей-тегжейлі бейнесін алу үшін Интернет заттарын (IoT) пайдалана алады; бұған ұялы телефондардан нақты уақыттағы метадеректерді жинау кіреді. Медициналық қызмет көрсетушілер жүрек соғу жиілігі, температура және бұрыннан бар денсаулық мәселелерінің кез келген жазбасы сияқты киілетін құрылғылардан жиналған деректер сияқты ұпай жинау мақсатында денсаулыққа қатысты әртүрлі деректерді қоса алады. Бұл ақпарат өмірді және денсаулықты сақтандыруға тікелей қатысты болмаса да, ол банк өнімін таңдау туралы хабарлауы мүмкін. Мысалы, ықтимал COVID-19 инфекциясы жедел овердрафт көмегі немесе несиені өтеу және бизнесті тоқтату үшін тәуекел факторлары жоғары шағын және орта кәсіпорындар қажеттігін білдіруі мүмкін. Сонымен қатар, автокөлікті сақтандыру үшін кейбір компаниялар қандай үміткерлер жауап беретінін бағалау үшін дәстүрлі несиелік скорингтің орнына телематикалық деректерді (GPS және сенсорлар) пайдаланады. 

    Баламалы несиелік скорингтегі маңызды деректердің бірі - әлеуметтік медиа мазмұны. Бұл желілер адамның қарыздарын өтеу ықтималдығын түсінуге пайдалы болатын әсерлі деректер көлемін сақтайды. Бұл ақпарат көбінесе ресми арналар ашатын ақпаратқа қарағанда дәлірек болады. Мысалы, шот бойынша үзінді көшірмелерді, желідегі жазбаларды және твиттерді тексеру бизнеске жақсырақ шешім қабылдауға көмектесетін біреудің шығын әдеттері мен экономикалық тұрақтылығы туралы түсінік береді. 

    Баламалы несиелік скорингтің салдары

    Баламалы несиелік скорингтің кеңірек салдары мыналарды қамтуы мүмкін: 

    • Дәстүрлі емес несие беру қызметтері ашық банктік және қызмет ретіндегі банктік қызметке негізделген. Бұл қызметтер банктен тыс адамдарға несие алуға тиімдірек өтініш беруге көмектеседі.
    • Несиелік тәуекелді, әсіресе денсаулық пен смарт үй деректерін бағалау үшін IoT және киілетін құрылғыларды пайдаланудың артуы.
    • Несие қызметтерін ұсыну үшін банкі жоқ адамдарды бағалау үшін телефон метадеректер қызметтерін пайдаланатын стартаптар.
    • Биометрика баламалы несиелік есеп деректері ретінде, әсіресе сатып алу әдеттерін бақылауда жиі қолданылады.
    • Көбірек үкіметтер дәстүрлі емес несиені қол жетімді және қызмет етуге мүмкіндік береді. 
    • Әлеуетті деректер құпиялылығын бұзу, әсіресе биометриялық деректерді жинау туралы алаңдаушылықтың артуы.

    Қарастырылатын сұрақтар

    • Баламалы несиелік скоринг деректерін пайдаланудың ықтимал қиындықтары қандай?
    • Баламалы несиелік скорингке қандай басқа әлеуетті деректер нүктелерін қосуға болады?

    Инсайт сілтемелері

    Бұл түсінік үшін келесі танымал және институционалдық сілтемелерге сілтеме жасалды: