Alternatīva kredītpunktu noteikšana: lielu datu iegūšana patērētāja informācijai

ATTĒLA KREDĪTS:
Attēls kredīts
iStock

Alternatīva kredītpunktu noteikšana: lielu datu iegūšana patērētāja informācijai

Alternatīva kredītpunktu noteikšana: lielu datu iegūšana patērētāja informācijai

Apakšvirsraksta teksts
Pateicoties mākslīgajam intelektam (AI), telemātikai un digitālākai ekonomikai, alternatīvā kredītpunktu noteikšana kļūst arvien populārāka.
    • Autors:
    • Autors nosaukums
      Quantumrun Foiresight
    • Oktobris 10, 2022

    Ieskata kopsavilkums

    Vairāk uzņēmumu izmanto alternatīvus kredītpunktus, jo tas dod labumu patērētājiem un aizdevējiem. Mākslīgo intelektu (AI), jo īpaši mašīnmācību (ML), var izmantot, lai novērtētu to cilvēku kredītspēju, kuriem nav piekļuves tradicionālajiem banku produktiem. Šī metode aplūko alternatīvus datu avotus, piemēram, finanšu darījumus, tīmekļa trafiku, mobilās ierīces un publiskos ierakstus. Aplūkojot citus datu punktus, alternatīva kredītpunktu noteikšana var palielināt finansiālo iekļaušanu un veicināt ekonomikas izaugsmi.

    Alternatīvs kredītpunktu noteikšanas konteksts

    Tradicionālais kredītreitingu modelis ir ierobežojošs un daudziem cilvēkiem nepieejams. Saskaņā ar Āfrikas izpilddirektoru foruma datiem aptuveni 57 procenti afrikāņu ir "neredzami kredīti", kas nozīmē, ka viņiem nav bankas konta vai kredītreitinga. Rezultātā viņiem ir grūtības nodrošināt aizdevumu vai iegūt kredītkarti. Personas, kurām nav piekļuves būtiskiem finanšu pakalpojumiem, piemēram, krājkontiem, kredītkartēm vai personīgajiem čekiem, tiek uzskatītas par bezbanku (vai ar nepietiekamu banku).

    Saskaņā ar Forbes datiem, šiem cilvēkiem bez bankas ir nepieciešama elektroniska piekļuve skaidrai naudai, debetkarte un iespēja ātri iegūt naudu. Tomēr tradicionālie banku pakalpojumi parasti izslēdz šo grupu. Turklāt sarežģītā dokumentu kārtošana un citas prasības parastajiem banku aizdevumiem ir novedušas pie tā, ka neaizsargātās grupas vēršas pie aizdevumu haizivīm un algas dienas kreditoriem, kas nosaka augstas procentu likmes.

    Alternatīva kredītpunktu noteikšana var palīdzēt iedzīvotājiem bez bankām, jo ​​īpaši jaunattīstības valstīs, apsverot neformālākus (un bieži vien precīzākus) novērtēšanas līdzekļus. Jo īpaši AI sistēmas var izmantot, lai skenētu lielu informācijas apjomu no dažādiem datu avotiem, piemēram, komunālo pakalpojumu rēķiniem, īres maksājumiem, apdrošināšanas ierakstiem, sociālo mediju lietojumiem, nodarbinātības vēsturi, ceļojumu vēsturi, e-komercijas darījumiem, kā arī valsts un īpašuma ierakstiem. . Turklāt šīs automatizētās sistēmas var palīdzēt identificēt atkārtotus modeļus, kas izraisa kredītrisku, tostarp nespēju samaksāt rēķinus vai pārāk ilgu darbu, vai pārāk daudz kontu atvēršanu e-komercijas platformās. Šīs pārbaudes koncentrējas uz aizdevēja uzvedību un nosaka datu punktus, kurus tradicionālās metodes varētu būt palaidušas garām. 

    Traucējoša ietekme

    Jaunās tehnoloģijas ir galvenais faktors, kas paātrina alternatīvu kredītpunktu ieviešanu. Viena no šādām tehnoloģijām ietver blokķēdes lietojumprogrammas, jo tā ļauj klientiem kontrolēt savus datus, vienlaikus ļaujot kredīta sniedzējiem pārbaudīt informāciju. Šī funkcija varētu palīdzēt cilvēkiem vairāk kontrolēt to, kā tiek glabāta un kopīgota viņu personiskā informācija.

    Bankas var arī izmantot lietu internetu (IoT), lai iegūtu detalizētāku priekšstatu par kredītrisku dažādās ierīcēs; tas ietver reāllaika metadatu vākšanu no mobilajiem tālruņiem. Vērtēšanas nolūkos veselības aprūpes sniedzēji var sniegt dažādus ar veselību saistītus datus, piemēram, datus, kas savākti no valkājamām ierīcēm, piemēram, sirdsdarbības ātruma, temperatūras un jebkādu informāciju par iepriekš pastāvošām veselības problēmām. Lai gan šī informācija tieši neattiecas uz dzīvības un veselības apdrošināšanu, tā var sniegt informāciju par bankas produktu izvēli. Piemēram, potenciāla Covid-19 infekcija var liecināt par ārkārtas palīdzības nepieciešamību pēc overdrafta vai maziem un vidējiem uzņēmumiem ar augstākiem riska faktoriem kredīta atmaksai un uzņēmējdarbības traucējumiem. Tikmēr automašīnu apdrošināšanā daži uzņēmumi izmanto telemātikas datus (GPS un sensorus), nevis tradicionālo kredītpunktu vērtēšanu, lai novērtētu, kuri kandidāti, visticamāk, ir atbildīgi. 

    Viens no galvenajiem datu punktiem alternatīvajā kredītpunktu novērtēšanā ir sociālo mediju saturs. Šajos tīklos ir iespaidīgs datu apjoms, kas var būt noderīgi, lai izprastu personas iespējamību atmaksāt parādus. Šī informācija bieži ir precīzāka par to, ko atklāj oficiālie kanāli. Piemēram, pārbaudot konta izrakstus, tiešsaistes ziņas un tvītus, tiek sniegts ieskats par kāda tērēšanas paradumiem un ekonomisko stabilitāti, kas var palīdzēt uzņēmumiem pieņemt labākus lēmumus. 

    Alternatīvas kredītpunktu noteikšanas sekas

    Plašākas alternatīvas kredītpunktu noteikšanas sekas var ietvert: 

    • Vairāk netradicionālu kredīta kreditēšanas pakalpojumu, ko veicina atvērtā banku darbība un banku darbība kā pakalpojums. Šie pakalpojumi var palīdzēt bezbanku klientiem efektīvāk pieteikties aizdevumiem.
    • Pieaugošā IoT un valkājamo ierīču izmantošana, lai novērtētu kredītrisku, jo īpaši veselības un viedās mājas datus.
    • Jaunuzņēmumi, kas izmanto tālruņa metadatu pakalpojumus, lai liktu cilvēkiem bez bankām piedāvāt kredītpakalpojumus.
    • Biometriskie dati arvien vairāk tiek izmantoti kā alternatīvi kredītreitingu dati, jo īpaši iepirkšanās paradumu uzraudzībā.
    • Vairāk valdību padara netradicionālo kredītu pieejamāku un izmantojamāku. 
    • Pieaug bažas par iespējamiem datu privātuma pārkāpumiem, jo ​​īpaši attiecībā uz biometrisko datu vākšanu.

    Jautājumi, kas jāapsver

    • Kādas ir iespējamās problēmas, izmantojot alternatīvus kredītpunktu datus?
    • Kādus citus iespējamos datu punktus var iekļaut alternatīvajā kredītpunktu vērtēšanā?

    Ieskata atsauces

    Šim ieskatam tika izmantotas šādas populāras un institucionālas saites: