Score alternativă de credit: căutarea datelor mari pentru informații despre consumatori

• Autor:
• Numele autorului

  Quantumrun Foiresight
• Octombrie 10, 2022

Rezumat perspectivă

Mai multe companii folosesc scoring de credit alternativ, deoarece beneficiază consumatorii și creditorii. Inteligența artificială (AI), în special învățarea automată (ML), poate fi utilizată pentru a evalua bonitatea persoanelor care nu au acces la produsele bancare tradiționale. Această metodă analizează surse alternative de date, cum ar fi tranzacțiile financiare, traficul web, dispozitivele mobile și înregistrările publice. Privind alte puncte de date, scorul alternativ de credit are potențialul de a crește incluziunea financiară și de a stimula creșterea economică.

Context alternativ de scoring de credit

Modelul tradițional de scor de credit este limitativ și inaccesibil pentru mulți oameni. Potrivit datelor de la Africa CEO Forum, aproximativ 57% dintre africani sunt „invizibili de credit”, ceea ce înseamnă că nu au un cont bancar sau un scor de credit. Ca urmare, au dificultăți în a-și asigura un împrumut sau a obține un card de credit. Persoanele care nu au acces la servicii financiare esențiale, cum ar fi conturi de economii, carduri de credit sau cecuri personale sunt considerate nebancare (sau insuficient bancare).

Potrivit Forbes, aceste persoane nebancare au nevoie de acces electronic la numerar, un card de debit și posibilitatea de a obține bani prompt. Cu toate acestea, serviciile bancare tradiționale exclud de obicei acest grup. În plus, documentele complexe și alte cerințe pentru împrumuturile bancare convenționale au dus la grupurile vulnerabile să apeleze la împrumuturi și creditori care impun dobânzi mari.

Scorul de credit alternativ poate ajuta populația nebancarizată, în special în țările în curs de dezvoltare, luând în considerare mijloace de evaluare mai informale (și adesea mai precise). În special, sistemele AI pot fi aplicate pentru a scana volume mari de informații din diverse surse de date, cum ar fi facturile de utilități, plățile de chirie, înregistrările de asigurări, utilizarea rețelelor sociale, istoricul de angajare, istoricul călătoriilor, tranzacțiile de comerț electronic și înregistrările guvernamentale și ale proprietăților. . În plus, aceste sisteme automatizate pot ajuta la identificarea modelelor recurente care se traduc în risc de credit, inclusiv incapacitatea de a plăti facturile sau de a menține locuri de muncă prea mult timp sau deschiderea prea multor conturi pe platformele de comerț electronic. Aceste verificări se concentrează pe comportamentul unui împrumutat și identifică punctele de date pe care metodele tradiționale ar fi putut să le fi omis. 

Impact perturbator

Tehnologiile emergente sunt un factor cheie în accelerarea adoptării de scoring alternativ de credit. O astfel de tehnologie include aplicații blockchain datorită capacității sale de a permite clienților să-și controleze datele, permițând în același timp furnizorilor de credit să verifice informațiile. Această funcție ar putea ajuta oamenii să simtă mai mult control asupra modului în care informațiile lor personale sunt stocate și partajate.

Băncile pot folosi, de asemenea, Internetul lucrurilor (IoT) pentru o imagine mai detaliată a riscului de credit pe toate dispozitivele; aceasta include colectarea de metadate în timp real de pe telefoanele mobile. Furnizorii de asistență medicală pot contribui cu diverse date legate de sănătate în scopuri de punctare, cum ar fi datele colectate de pe dispozitive portabile, cum ar fi ritmul cardiac, temperatura și orice înregistrare a problemelor de sănătate preexistente. Deși aceste informații nu se aplică direct asigurărilor de viață și de sănătate, ele pot informa alegerile produselor bancare. De exemplu, o potențială infecție cu COVID-19 ar putea semnala nevoia de asistență pentru descoperirea de cont de urgență sau întreprinderile mici și mijlocii care au factori de risc mai mari pentru rambursarea împrumutului și întreruperea afacerii. Între timp, pentru asigurarea auto, unele companii folosesc date telematice (GPS și senzori) în loc de scorul de credit tradițional pentru a evalua ce candidați sunt cel mai probabil să fie răspunzători. 

Un punct cheie de date în scorul alternativ de credit este conținutul din rețelele sociale. Aceste rețele dețin o cantitate impresionantă de date care pot fi utile pentru a înțelege probabilitatea unei persoane de a rambursa datoriile. Aceste informații sunt adesea mai precise decât ceea ce dezvăluie canalele formale. De exemplu, verificarea extraselor de cont, a postărilor online și a tweet-urilor oferă informații despre obiceiurile de cheltuieli ale cuiva și stabilitatea economică, ceea ce poate ajuta companiile să ia decizii mai bune. 

Implicațiile punctajului de credit alternativ

Implicațiile mai largi ale punctajului de credit alternativ pot include: 

• Mai multe servicii de creditare netradiționale alimentate de open banking și banking-as-a-service. Aceste servicii pot ajuta cei nebancarați să solicite împrumuturi mai eficient.
• Utilizarea din ce în ce mai mare a IoT și a dispozitivelor portabile pentru a evalua riscul de credit, în special datele privind sănătatea și casele inteligente.
• Startup-uri care folosesc servicii de metadate telefonice pentru a evalua persoanele nebancare pentru a oferi servicii de creditare.
• Biometria fiind din ce în ce mai utilizată ca o alternativă a datelor privind scorul de credit, în special în monitorizarea obiceiurilor de cumpărături.
• Mai multe guverne fac creditul netradițional mai accesibil și mai accesibil. 
• Creșterea îngrijorărilor cu privire la potențialele încălcări ale confidențialității datelor, în special pentru colectarea datelor biometrice.

Întrebări de luat în considerare

• Care sunt provocările potențiale în utilizarea datelor alternative de scoring de credit?
• Ce pot fi incluse alte puncte de date potențiale în scorul de credit alternativ?