Alternatibong pagmarka sa kredito: Pagsusi sa dagkong datos alang sa impormasyon sa konsumidor

• Author:
• Ngalan sa tagsulat

  Quantumrun Foiresight
• Oktubre 10, 2022

Katingbanan sa panabut

Daghang mga kompanya ang naggamit ug alternatibong pagmarka sa kredito tungod kay kini nakabenepisyo sa mga konsumedor ug nagpahulam. Ang artificial intelligence (AI), ilabi na ang machine learning (ML), mahimong gamiton aron masusi ang creditworthiness sa mga tawo nga walay access sa tradisyonal nga mga produkto sa banking. Kini nga pamaagi nagtan-aw sa alternatibong mga tinubdan sa datos sama sa pinansyal nga mga transaksyon, trapiko sa web, mga mobile device, ug mga pampublikong rekord. Pinaagi sa pagtan-aw sa ubang mga punto sa datos, ang alternatibong pag-iskor sa kredito adunay potensyal sa pagdugang sa pinansyal nga paglakip ug pagduso sa pagtubo sa ekonomiya.

Alternatibong konteksto sa credit scoring

Ang tradisyonal nga modelo sa credit score limitado ug dili ma-access sa daghang mga tawo. Sumala sa datos gikan sa Africa CEO Forum, mga 57 porsyento sa mga taga-Africa ang "dili makita sa kredito," nga nagpasabut nga wala sila usa ka account sa bangko o marka sa kredito. Ingon usa ka sangputanan, naglisud sila sa pagkuha sa usa ka pautang o pagkuha usa ka credit card. Ang mga indibiduwal nga walay access sa importanteng pinansyal nga mga serbisyo sama sa mga savings account, credit card, o personal nga mga tseke giisip nga wala sa bangko (o underbanked).

Sumala sa Forbes, kini nga mga wala’y banko nga mga tawo nanginahanglan electronic cash access, usa ka debit card, ug ang abilidad nga makakuha dayon og salapi. Bisan pa, ang tradisyonal nga mga serbisyo sa pagbabangko kasagarang dili iapil kini nga grupo. Dugang pa, ang komplikado nga mga papeles ug uban pang mga kinahanglanon alang sa naandan nga mga pautang sa bangko nagresulta sa mga huyang nga grupo nga midangop sa mga loan shark ug mga tigpautang sa mga payday nga nagpahamtang og taas nga mga rate sa interes.

Ang alternatibong pag-iskor sa kredito makatabang sa wala'y bangko nga populasyon, ilabina sa nag-uswag nga mga nasud, pinaagi sa pagkonsiderar sa mas dili pormal (ug kasagaran mas tukma) nga paagi sa pagtimbang-timbang. Sa partikular, ang mga sistema sa AI mahimong magamit aron ma-scan ang daghang gidaghanon sa kasayuran gikan sa lainlaing mga gigikanan sa datos, sama sa mga bayronon sa utility, bayad sa abang, mga rekord sa seguro, paggamit sa social media, kasaysayan sa trabaho, kasaysayan sa pagbiyahe, mga transaksyon sa e-commerce, ug mga rekord sa gobyerno ug kabtangan. . Dugang pa, kini nga mga awtomatiko nga sistema makatabang sa pag-ila sa nagbalikbalik nga mga pattern nga naghubad sa peligro sa kredito, lakip ang kawalay katakus sa pagbayad sa mga bayronon o paghupot sa mga trabaho sa dugay nga panahon, o pagbukas sa daghang mga account sa mga platform sa e-commerce. Kini nga mga tseke nagpunting sa pamatasan sa usa ka nagpahulam ug nag-ila sa mga punto sa datos nga mahimo’g wala makuha sa tradisyonal nga mga pamaagi. 

Makasamok nga epekto

Ang mga nag-uswag nga teknolohiya usa ka hinungdanon nga hinungdan sa pagpadali sa pagsagop sa alternatibong pagmarka sa kredito. Ang usa sa ingon nga teknolohiya naglakip sa mga aplikasyon sa blockchain tungod sa abilidad niini nga tugotan ang mga kostumer nga makontrol ang ilang datos samtang gitugotan gihapon ang mga taghatag sa kredito sa pagsusi sa kasayuran. Kini nga bahin makatabang sa mga tawo nga mobati nga mas kontrolado kung giunsa ang ilang personal nga impormasyon gitipigan ug gipaambit.

Mahimo usab gamiton sa mga bangko ang Internet of Things (IoT) alang sa mas detalyado nga hulagway sa risgo sa kredito sa tanang mga himan; kini naglakip sa pagkolekta sa real-time nga metadata gikan sa mga mobile phone. Ang mga healthcare providers mahimong makatampo og lain-laing mga datos nga may kalabutan sa panglawas alang sa mga katuyoan sa pag-iskor, sama sa mga datos nga nakolekta gikan sa mga wearables sama sa heart rate, temperatura, ug bisan unsang rekord sa nag-una nga mga isyu sa panglawas. Bisan kung kini nga kasayuran dili direkta nga magamit sa seguro sa kinabuhi ug kahimsog, mahimo’g ipahibalo niini ang mga kapilian sa produkto sa bangko. Pananglitan, ang usa ka potensyal nga impeksyon sa COVID-19 mahimong magpahibalo sa panginahanglan alang sa emergency overdraft nga tabang o gagmay ug medium nga negosyo nga adunay mas taas nga mga hinungdan sa peligro alang sa pagbayad sa utang ug pagkabalda sa negosyo. Samtang, alang sa insurance sa sakyanan, ang ubang mga kompanya naggamit sa telematics data (GPS ug sensors) imbes sa tradisyonal nga credit scoring aron masusi kung kinsa nga mga kandidato ang lagmit nga manubag. 

Usa ka hinungdanon nga punto sa datos sa alternatibong pagmarka sa kredito mao ang sulud sa social media. Kini nga mga network adunay daghang impresibo nga kantidad sa datos nga mahimong mapuslanon sa pagsabut sa posibilidad sa usa ka tawo nga makabayad sa mga utang. Kini nga impormasyon kasagaran mas tukma kay sa gipadayag sa pormal nga mga channel. Pananglitan, ang pagsusi sa mga pahayag sa account, online nga mga post, ug mga tweet naghatag og mga panabut sa mga batasan sa paggasto ug kalig-on sa ekonomiya sa usa ka tawo, nga makatabang sa mga negosyo sa paghimo og mas maayong mga desisyon. 

Mga implikasyon sa alternatibong credit scoring

Ang mas lapad nga mga implikasyon sa alternatibong credit scoring mahimong maglakip sa: 

• Dugang nga dili-tradisyonal nga mga serbisyo sa pagpahulam sa kredito nga gipasiugdahan sa bukas nga pagbangko ug banking-as-a-service. Kini nga mga serbisyo mahimo’g makatabang sa wala’y bangko nga mag-aplay alang sa mga pautang nga mas episyente.
• Ang nagkadaghang paggamit sa IoT ug mga masul-ob aron masusi ang peligro sa kredito, labi na ang datos sa kahimsog ug intelihente nga balay.
• Ang mga startup nga naggamit sa mga serbisyo sa metadata sa telepono aron ma-assess ang mga wala’y bangko nga magtanyag mga serbisyo sa kredito.
• Ang biometrics labi nga gigamit ingon usa ka alternatibo nga datos sa marka sa kredito, labi na sa pagmonitor sa mga batasan sa pagpamalit.
• Daghang mga gobyerno nga naghimo sa dili tradisyonal nga kredito nga mas dali ma-access ug magamit. 
• Nagdugang nga mga kabalaka bahin sa mga potensyal nga paglapas sa pagkapribado sa datos, labi na alang sa pagkolekta sa biometric data.

Mga pangutana nga hunahunaon

• Unsa ang mga potensyal nga mga hagit sa paggamit sa alternatibong datos sa pag-iskor sa kredito?
• Unsa ang ubang mga potensyal nga mga punto sa datos nga maapil sa alternatibong credit scoring?