Альтернативный кредитный скоринг: изучение больших данных для получения информации о потребителях

ИЗОБРАЖЕНИЕ КРЕДИТ:
Кредит изображения
Istock

Альтернативный кредитный скоринг: изучение больших данных для получения информации о потребителях

Альтернативный кредитный скоринг: изучение больших данных для получения информации о потребителях

Текст подзаголовка
Альтернативный кредитный скоринг становится все более популярным благодаря искусственному интеллекту (ИИ), телематике и цифровой экономике.
    • Автор:
    • Имя автора
      Квантовый фоирсайт
    • 10 октября 2022

    Сводка статистики

    Все больше компаний используют альтернативный кредитный скоринг, потому что это выгодно потребителям и кредиторам. Искусственный интеллект (ИИ), в частности машинное обучение (МО), можно использовать для оценки кредитоспособности людей, не имеющих доступа к традиционным банковским продуктам. Этот метод рассматривает альтернативные источники данных, такие как финансовые транзакции, веб-трафик, мобильные устройства и общедоступные записи. Если посмотреть на другие точки данных, альтернативный кредитный скоринг может увеличить финансовую доступность и стимулировать экономический рост.

    Альтернативный контекст оценки кредитоспособности

    Традиционная модель кредитного рейтинга ограничена и недоступна для многих людей. По данным Африканского форума генеральных директоров, около 57 процентов африканцев «невидимы для кредита», что означает, что у них нет банковского счета или кредитного рейтинга. В результате они испытывают трудности с получением кредита или кредитной карты. Лица, у которых нет доступа к основным финансовым услугам, таким как сберегательные счета, кредитные карты или персональные чеки, считаются не имеющими банковских услуг (или недостаточно обеспеченными банковскими услугами).

    По мнению Forbes, этим людям, не имеющим банковского счета, нужен доступ к электронным наличным, дебетовая карта и возможность оперативно получать деньги. Однако традиционные банковские услуги обычно исключают эту группу. Кроме того, сложная документация и другие требования для получения обычных банковских кредитов привели к тому, что уязвимые группы обратились к ростовщикам и кредиторам до зарплаты, которые устанавливают высокие процентные ставки.

    Альтернативный кредитный скоринг может помочь населению, не имеющему доступа к банковским услугам, особенно в развивающихся странах, за счет рассмотрения более неформальных (и часто более точных) способов оценки. В частности, системы искусственного интеллекта можно применять для сканирования больших объемов информации из различных источников данных, таких как счета за коммунальные услуги, арендные платежи, страховые записи, использование социальных сетей, история занятости, история поездок, транзакции электронной торговли, а также государственные и имущественные записи. . Кроме того, эти автоматизированные системы могут помочь выявить повторяющиеся модели, которые приводят к кредитному риску, включая невозможность оплачивать счета или слишком долго удерживать работу или открывать слишком много счетов на платформах электронной коммерции. Эти проверки сосредоточены на поведении кредитополучателя и выявляют точки данных, которые могли быть упущены традиционными методами. 

    Разрушительное воздействие

    Новые технологии являются ключевым фактором в ускорении внедрения альтернативного кредитного скоринга. Одна из таких технологий включает в себя приложения блокчейна из-за его способности позволять клиентам контролировать свои данные, в то же время позволяя поставщикам кредитов проверять информацию. Эта функция может помочь людям лучше контролировать то, как их личная информация хранится и передается.

    Банки также могут использовать Интернет вещей (IoT) для получения более подробной картины кредитного риска на разных устройствах; это включает сбор метаданных в реальном времени с мобильных телефонов. Поставщики медицинских услуг могут предоставлять различные данные, связанные со здоровьем, для целей оценки, например данные, собранные с носимых устройств, такие как частота сердечных сокращений, температура и любые записи о ранее существовавших проблемах со здоровьем. Хотя эта информация не имеет прямого отношения к страхованию жизни и здоровья, она может помочь в выборе банковских продуктов. Например, потенциальное заражение COVID-19 может сигнализировать о необходимости экстренной помощи по овердрафту или о том, что малые и средние предприятия имеют более высокие факторы риска для погашения кредита и нарушения работы бизнеса. Между тем, для страхования автомобилей некоторые компании используют телематические данные (GPS и датчики) вместо традиционного кредитного скоринга, чтобы оценить, какие кандидаты с наибольшей вероятностью будут нести ответственность. 

    Одним из ключевых данных в альтернативном кредитном скоринге является контент в социальных сетях. Эти сети содержат внушительный объем данных, которые могут быть полезны для понимания вероятности того, что человек погасит долги. Эта информация часто более точна, чем то, что раскрывают официальные каналы. Например, проверка выписок по счету, онлайн-публикации и твиты дают представление о чьих-то привычках расходов и экономической стабильности, что может помочь компаниям принимать более обоснованные решения. 

    Последствия альтернативного кредитного скоринга

    Более широкие последствия альтернативного кредитного скоринга могут включать: 

    • Больше нетрадиционных кредитных услуг, подпитываемых открытым банковским обслуживанием и банковским обслуживанием как услугой. Эти услуги могут помочь лицам, не имеющим доступа к банковским услугам, более эффективно обращаться за кредитами.
    • Растущее использование Интернета вещей и носимых устройств для оценки кредитного риска, особенно данных о здоровье и умном доме.
    • Стартапы, использующие сервисы телефонных метаданных для оценки людей, не имеющих доступа к банковским услугам, для предоставления кредитных услуг.
    • Биометрия все чаще используется в качестве альтернативных данных кредитного рейтинга, особенно при мониторинге покупательских привычек.
    • Больше правительств делают нетрадиционные кредиты более доступными и удобными. 
    • Растущая обеспокоенность по поводу потенциальных нарушений конфиденциальности данных, особенно при сборе биометрических данных.

    Вопросы для рассмотрения

    • Каковы потенциальные проблемы при использовании альтернативных данных кредитного скоринга?
    • Какие другие потенциальные точки данных могут быть включены в альтернативный кредитный скоринг?

    Ссылки на статистику

    Для этого понимания использовались следующие популярные и институциональные ссылки: