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另類信用評分：從大數據中尋找消費者信息

由於人工智能 (AI)、遠程信息處理和更加數字化的經濟，替代信用評分正變得越來越主流。

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Quantumrun 遠見
2022 年 10 月 10 日

洞察總結

越來越多的公司正在使用替代信用評分，因為它有利於消費者和貸方。人工智能 (AI)，特別是機器學習 (ML)，可用於評估無法使用傳統銀行產品的人的信譽。這種方法著眼於替代數據源，如金融交易、網絡流量、移動設備和公共記錄。通過查看其他數據點，替代信用評分有可能增加金融包容性並推動經濟增長。

替代信用評分背景

傳統的信用評分模型對許多人來說是有限制且難以獲得的。根據非洲執行長論壇的數據，大約 57% 的非洲人“信用隱形”，這意味著他們沒有銀行帳戶或信用評分。因此，他們很難獲得貸款或獲得信用卡。無法取得儲蓄帳戶、信用卡或個人支票等基本金融服務的個人被視為無銀行帳戶（或銀行服務不足）。

根據《富比士》報道，這些沒有銀行帳戶的人需要電子現金、金融卡以及及時取得資金的能力。然而，傳統銀行服務通常排除這群人。此外，傳統銀行貸款的複雜文書工作和其他要求導致弱勢群體轉向高利貸者和徵收高利率的發薪日債權人。

通過考慮更非正式（通常更準確）的評估方式，替代信用評分可以幫助沒有銀行賬戶的人群，特別是在發展中國家。特別是，人工智能係統可用於掃描來自不同數據源的大量信息，例如水電費、租金支付、保險記錄、社交媒體使用、就業歷史、旅行歷史、電子商務交易以及政府和財產記錄. 此外，這些自動化系統可以幫助識別轉化為信用風險的經常性模式，包括無法支付賬單或工作太久，或在電子商務平台上開設過多賬戶。這些檢查側重於貸款人的行為，並識別傳統方法可能遺漏的數據點。

破壞性影響

新興技術是加速採用替代信用評分的關鍵因素。其中一項技術包括區塊鏈應用程序，因為它能夠讓客戶控制他們的數據，同時仍然允許信貸提供者驗證信息。此功能可以幫助人們更好地控制個人信息的存儲和共享方式。

銀行還可以使用物聯網 (IoT) 更詳細地了解跨設備的信用風險；這包括從手機收集實時元數據。醫療保健提供者可以為評分目的提供各種與健康相關的數據，例如從可穿戴設備收集的數據，如心率、溫度和任何預先存在的健康問題的記錄。雖然此信息並不直接適用於人壽和健康保險，但它可能會為銀行產品選擇提供參考。例如，潛在的 COVID-19 感染可能表明需要緊急透支援助，或者中小型企業具有較高的貸款償還和業務中斷風險因素。同時，對於汽車保險，一些公司使用遠程信息處理數據（GPS 和傳感器）而不是傳統的信用評分來評估哪些候選人最有可能承擔責任。

替代信用評分的一個關鍵數據點是社交媒體內容。這些網絡擁有大量數據，可用於了解一個人償還債務的可能性。這些信息通常比正式渠道顯示的信息更準確。例如，查看賬戶報表、在線帖子和推文可以深入了解某人的消費習慣和經濟穩定性，這可以幫助企業做出更好的決策。