Alternatywna ocena kredytowa: przeglądanie dużych zbiorów danych w celu uzyskania informacji konsumenckich

KREDYT WZROKU:
Image credit
iStock

Alternatywna ocena kredytowa: przeglądanie dużych zbiorów danych w celu uzyskania informacji konsumenckich

Alternatywna ocena kredytowa: przeglądanie dużych zbiorów danych w celu uzyskania informacji konsumenckich

Tekst podtytułu
Alternatywna ocena kredytowa staje się coraz bardziej popularna dzięki sztucznej inteligencji (AI), telematyce i bardziej cyfrowej gospodarce.
    • Autor:
    • nazwisko autora
      Quantumrun Foireight
    • 10 października 2022 r.

    Podsumowanie spostrzeżeń

    Coraz więcej firm korzysta z alternatywnej oceny zdolności kredytowej, ponieważ przynosi ona korzyści konsumentom i pożyczkodawcom. Sztuczną inteligencję (AI), w szczególności uczenie maszynowe (ML), można wykorzystać do oceny zdolności kredytowej osób, które nie mają dostępu do tradycyjnych produktów bankowych. Ta metoda analizuje alternatywne źródła danych, takie jak transakcje finansowe, ruch w sieci, urządzenia mobilne i rejestry publiczne. Patrząc na inne punkty danych, alternatywna ocena kredytowa może potencjalnie zwiększyć włączenie finansowe i napędzać wzrost gospodarczy.

    Alternatywny kontekst oceny kredytowej

    Tradycyjny model oceny zdolności kredytowej jest ograniczony i niedostępny dla wielu osób. Według danych Africa CEO Forum około 57 procent Afrykanów jest „niewidocznych pod względem kredytowym”, co oznacza, że ​​nie mają konta bankowego ani zdolności kredytowej. W rezultacie mają trudności z zabezpieczeniem kredytu lub uzyskaniem karty kredytowej. Osoby, które nie mają dostępu do podstawowych usług finansowych, takich jak konta oszczędnościowe, karty kredytowe lub czeki osobiste, są uważane za osoby nieposiadające konta bankowego (lub niedostatecznie ubankowione).

    Według Forbesa osoby nieposiadające konta bankowego potrzebują dostępu do elektronicznej gotówki, karty debetowej i możliwości szybkiego uzyskania pieniędzy. Jednak tradycyjne usługi bankowe zazwyczaj wykluczają tę grupę. Ponadto skomplikowana dokumentacja i inne wymogi dotyczące konwencjonalnych kredytów bankowych spowodowały, że grupy bezbronnych zwróciły się do lichwiarzy i wierzycieli wypłaty, którzy narzucają wysokie stopy procentowe.

    Alternatywna punktacja kredytowa może pomóc populacji nieposiadającej bankowości, zwłaszcza w krajach rozwijających się, poprzez rozważenie bardziej nieformalnych (i często dokładniejszych) sposobów oceny. W szczególności systemy sztucznej inteligencji mogą być stosowane do skanowania dużych ilości informacji z różnych źródeł danych, takich jak rachunki za media, czynsze, rejestry ubezpieczeniowe, korzystanie z mediów społecznościowych, historia zatrudnienia, historia podróży, transakcje e-commerce oraz rejestry rządowe i majątkowe . Ponadto te zautomatyzowane systemy mogą pomóc w identyfikacji powtarzających się wzorców, które przekładają się na ryzyko kredytowe, w tym niemożność płacenia rachunków lub zbyt długiego utrzymywania pracy lub otwierania zbyt wielu kont na platformach handlu elektronicznego. Kontrole te koncentrują się na zachowaniu pożyczkobiorcy i identyfikują punkty danych, które tradycyjne metody mogły pominąć. 

    Zakłócający wpływ

    Nowe technologie są kluczowym czynnikiem przyspieszającym przyjęcie alternatywnej oceny kredytowej. Jedna z takich technologii obejmuje aplikacje blockchain ze względu na możliwość umożliwienia klientom kontrolowania ich danych, a jednocześnie umożliwia kredytodawcom weryfikację informacji. Ta funkcja może pomóc ludziom poczuć większą kontrolę nad sposobem przechowywania i udostępniania ich danych osobowych.

    Banki mogą również korzystać z Internetu rzeczy (IoT), aby uzyskać bardziej szczegółowy obraz ryzyka kredytowego na różnych urządzeniach; obejmuje to zbieranie metadanych w czasie rzeczywistym z telefonów komórkowych. Świadczeniodawcy mogą przekazywać różne dane dotyczące zdrowia do celów punktacji, takie jak dane zebrane z urządzeń do noszenia, takie jak tętno, temperatura i wszelkie zapisy wcześniejszych problemów zdrowotnych. Chociaż informacje te nie dotyczą bezpośrednio ubezpieczeń na życie i zdrowotnych, mogą one mieć wpływ na wybór produktów bankowych. Na przykład potencjalna infekcja COVID-19 może sygnalizować potrzebę pomocy w nagłych wypadkach w rachunku bieżącym lub małe i średnie przedsiębiorstwa o wyższych czynnikach ryzyka spłaty kredytu i zakłócenia działalności. Tymczasem w przypadku ubezpieczeń samochodowych niektóre firmy wykorzystują dane telematyczne (GPS i czujniki) zamiast tradycyjnej scoringu kredytowego, aby ocenić, którzy kandydaci najprawdopodobniej ponoszą odpowiedzialność. 

    Jednym z kluczowych punktów danych w alternatywnej ocenie kredytowej są treści w mediach społecznościowych. Sieci te przechowują imponującą ilość danych, które mogą być przydatne w zrozumieniu prawdopodobieństwa spłaty długów przez daną osobę. Informacje te są często dokładniejsze niż te, które ujawniają formalne kanały. Na przykład sprawdzanie wyciągów z konta, postów online i tweetów daje wgląd w czyjeś nawyki związane z wydatkami i stabilność ekonomiczną, co może pomóc firmom w podejmowaniu lepszych decyzji. 

    Implikacje alternatywnego scoringu kredytowego

    Szersze konsekwencje alternatywnej oceny zdolności kredytowej mogą obejmować: 

    • Więcej nietradycyjnych usług kredytowych, napędzanych przez otwartą bankowość i bankowość jako usługę. Usługi te mogą pomóc osobom nieposiadającym rachunku bankowego w bardziej efektywnym ubieganiu się o pożyczki.
    • Rosnące wykorzystanie Internetu Rzeczy i urządzeń do noszenia do oceny ryzyka kredytowego, w szczególności danych dotyczących zdrowia i inteligentnego domu.
    • Startupy korzystające z usług metadanych telefonu do oceny osób nieposiadających rachunku bankowego pod kątem oferowania usług kredytowych.
    • Biometria jest coraz częściej wykorzystywana jako alternatywne dane dotyczące oceny kredytowej, szczególnie w monitorowaniu nawyków zakupowych.
    • Więcej rządów, dzięki którym kredyty nietradycyjne będą bardziej dostępne i zdatne do użytku. 
    • Rosnące obawy dotyczące potencjalnych naruszeń prywatności danych, zwłaszcza w zakresie gromadzenia danych biometrycznych.

    Pytania do rozważenia

    • Jakie są potencjalne wyzwania związane z wykorzystaniem alternatywnych danych scoringowych?
    • Jakie inne potencjalne punkty danych można uwzględnić w alternatywnej punktacji kredytowej?

    Referencje informacyjne

    W celu uzyskania tego wglądu odniesiono się do następujących popularnych i instytucjonalnych powiązań: