Alternatyvus kredito balas: didelių duomenų rinkimas siekiant informuoti vartotoją

VAIZDO KREDITAS:
Paveikslėlio kredito
iStock

Alternatyvus kredito balas: didelių duomenų rinkimas siekiant informuoti vartotoją

Alternatyvus kredito balas: didelių duomenų rinkimas siekiant informuoti vartotoją

Paantraštės tekstas
Dėl dirbtinio intelekto (AI), telematikos ir labiau skaitmeninės ekonomikos alternatyvus kreditų vertinimas tampa vis populiaresnis.
    • Autorius:
    • autoriaus vardas
      Quantumrun Foiresight
    • Spalis 10, 2022

    Įžvalgos santrauka

    Vis daugiau įmonių naudojasi alternatyviais kredito balais, nes tai naudinga vartotojams ir skolintojams. Dirbtinis intelektas (AI), ypač mašininis mokymasis (ML), gali būti naudojamas žmonių, kurie neturi prieigos prie tradicinių banko produktų, kreditingumui įvertinti. Taikant šį metodą nagrinėjami alternatyvūs duomenų šaltiniai, pvz., finansinės operacijos, žiniatinklio srautas, mobilieji įrenginiai ir viešieji įrašai. Žvelgiant į kitus duomenų taškus, alternatyvus kredito balas gali padidinti finansinę įtrauktį ir paskatinti ekonomikos augimą.

    Alternatyvus kredito vertinimo kontekstas

    Tradicinis kredito balo modelis yra ribojantis ir daugeliui žmonių neprieinamas. Remiantis Afrikos vadovų forumo duomenimis, maždaug 57 procentai afrikiečių yra „nematomi kreditai“, o tai reiškia, kad jiems trūksta banko sąskaitos ar kredito balo. Dėl to jiems sunku gauti paskolą arba gauti kredito kortelę. Asmenys, kurie neturi prieigos prie esminių finansinių paslaugų, tokių kaip taupomosios sąskaitos, kredito kortelės ar asmeniniai čekiai, laikomi neturinčiais banko (arba per mažai bankų).

    Anot „Forbes“, šiems bankų neturintiems žmonėms reikia elektroninės prieigos prie grynųjų pinigų, debeto kortelės ir galimybės greitai gauti pinigų. Tačiau tradicinės bankininkystės paslaugos paprastai neįtraukiamos į šią grupę. Be to, sudėtingas dokumentų tvarkymas ir kiti įprastoms banko paskoloms keliami reikalavimai lėmė tai, kad pažeidžiamos grupės kreipiasi į paskolų ryklius ir kreditorius, kurie taiko dideles palūkanų normas.

    Alternatyvus kredito įvertinimas gali padėti bankų neturintiems gyventojams, ypač besivystančiose šalyse, atsižvelgiant į neoficialius (ir dažnai tikslesnius) vertinimo būdus. Visų pirma, dirbtinio intelekto sistemos gali būti taikomos norint nuskaityti didelius informacijos kiekius iš įvairių duomenų šaltinių, pvz., komunalinių paslaugų sąskaitų, nuomos mokėjimų, draudimo įrašų, socialinės žiniasklaidos naudojimo, darbo istorijos, kelionių istorijos, el. prekybos sandorių ir vyriausybės bei nuosavybės įrašų. . Be to, šios automatizuotos sistemos gali padėti nustatyti pasikartojančius modelius, sukeliančius kredito riziką, įskaitant nesugebėjimą apmokėti sąskaitų ar per ilgai dirbti, arba atidaryti per daug paskyrų el. prekybos platformose. Atliekant šiuos patikrinimus dėmesys sutelkiamas į paskolinto asmens elgesį ir nustatomi duomenų taškai, kurių tradiciniai metodai galėjo praleisti. 

    Trikdantis poveikis

    Naujos technologijos yra pagrindinis veiksnys, paspartinantis alternatyvaus kredito vertinimo metodo taikymą. Viena iš tokių technologijų apima „blockchain“ programas, nes jos gali leisti klientams valdyti savo duomenis, tuo pačiu leidžiant kredito teikėjams patikrinti informaciją. Ši funkcija gali padėti žmonėms geriau kontroliuoti, kaip saugoma ir bendrinama jų asmeninė informacija.

    Bankai taip pat gali naudoti daiktų internetą (IoT), kad gautų išsamesnį kredito rizikos vaizdą visuose įrenginiuose; tai apima metaduomenų rinkimą realiuoju laiku iš mobiliųjų telefonų. Sveikatos priežiūros paslaugų teikėjai gali pateikti įvairių su sveikata susijusių duomenų, kad galėtų įvertinti balus, pvz., duomenis, surinktus iš nešiojamų prietaisų, pvz., širdies ritmo, temperatūros ir bet kokių esamų sveikatos problemų įrašų. Nors ši informacija tiesiogiai netaikoma gyvybės ir sveikatos draudimui, ji gali būti naudinga renkantis banko produktą. Pavyzdžiui, galima COVID-19 infekcija gali reikšti, kad reikia skubios pagalbos pereikvojimui arba mažoms ir vidutinėms įmonėms, turinčioms didesnių paskolos grąžinimo ir verslo sutrikdymo rizikos veiksnių. Tuo tarpu automobilių draudimo atveju kai kurios bendrovės naudoja telematikos duomenis (GPS ir jutiklius), o ne tradicinį kredito balą, kad įvertintų, kurie kandidatai greičiausiai bus atsakingi. 

    Vienas iš pagrindinių alternatyvaus kredito balų duomenų taško yra socialinės žiniasklaidos turinys. Šiuose tinkluose saugomas įspūdingas duomenų kiekis, kuris gali būti naudingas norint suprasti asmens tikimybę grąžinti skolas. Ši informacija dažnai yra tikslesnė, nei atskleidžia oficialūs kanalai. Pavyzdžiui, tikrinant sąskaitų ataskaitas, internetinius įrašus ir tviterius galima sužinoti apie kažkieno išlaidų įpročius ir ekonominį stabilumą, o tai gali padėti įmonėms priimti geresnius sprendimus. 

    Alternatyvaus kredito vertinimo pasekmės

    Platesnis alternatyvaus kredito balų įvertinimo poveikis gali būti: 

    • Daugiau netradicinių kredito skolinimo paslaugų, kurias skatina atviroji bankininkystė ir bankininkystė kaip paslauga. Šios paslaugos gali padėti nebankantiems asmenims efektyviau kreiptis dėl paskolos.
    • Vis dažniau naudojamas daiktų internetas ir nešiojami įrenginiai, siekiant įvertinti kredito riziką, ypač sveikatos ir išmaniųjų namų duomenis.
    • Pradedantieji, naudojantys telefono metaduomenų paslaugas, siekdami priversti žmones, neturinčius banko, siūlyti kredito paslaugas.
    • Biometriniai duomenys vis dažniau naudojami kaip alternatyvūs kredito balų duomenys, ypač stebint apsipirkimo įpročius.
    • Daugiau vyriausybių daro netradicinį kreditą prieinamesnį ir naudingesnį. 
    • Didėjantis susirūpinimas dėl galimų duomenų privatumo pažeidimų, ypač renkant biometrinius duomenis.

    Klausimai, kuriuos reikia apsvarstyti

    • Kokie galimi iššūkiai naudojant alternatyvius kredito vertinimo duomenis?
    • Kokius kitus galimus duomenų taškus galima įtraukti į alternatyvų kredito balą?

    Įžvalgos nuorodos

    Šioje įžvalgoje buvo nurodytos šios populiarios ir institucinės nuorodos: