متبادل ڪريڊٽ سکورنگ: صارفين جي معلومات لاء وڏي ڊيٽا کي ڇڪڻ

• الاهي:
• ليکڪ جو نالو

  Quantumrun Foriresight
• آڪٽوبر 10، 2022

بصيرت جو خلاصو

وڌيڪ ڪمپنيون متبادل ڪريڊٽ اسڪورنگ استعمال ڪري رهيون آهن ڇاڪاڻ ته اهو صارفين ۽ قرض ڏيندڙن کي فائدو ڏئي ٿو. مصنوعي ذهانت (AI)، خاص طور تي مشين لرننگ (ML)، استعمال ڪري سگهجي ٿو انهن ماڻهن جي اعتبار جو اندازو لڳائڻ لاءِ جن وٽ روايتي بئنڪنگ پروڊڪٽس تائين رسائي نه آهي. اهو طريقو متبادل ڊيٽا ذريعن تي نظر اچي ٿو جهڙوڪ مالي ٽرانزيڪشن، ويب ٽرئفڪ، موبائل ڊوائيسز، ۽ عوامي رڪارڊ. ٻين ڊيٽا پوائنٽس کي ڏسڻ سان، متبادل ڪريڊٽ اسڪورنگ ۾ مالي شموليت کي وڌائڻ ۽ اقتصادي ترقي کي وڌائڻ جي صلاحيت آهي.

متبادل ڪريڊٽ سکورنگ جي حوالي سان

روايتي ڪريڊٽ سکور ماڊل ڪيترن ئي ماڻهن لاء محدود ۽ ناقابل رسائي آهي. آفريڪا جي سي اي او فورم جي انگن اکرن موجب، تقريبن 57 سيڪڙو افريقا "ڪريڊٽ پوشيده" آهن، جنهن جو مطلب آهي ته انهن وٽ بينڪ اڪائونٽ يا ڪريڊٽ سکور نه آهي. نتيجي طور، انهن کي قرض محفوظ ڪرڻ يا ڪريڊٽ ڪارڊ حاصل ڪرڻ ۾ مشڪل آهي. اهي ماڻهو جيڪي ضروري مالي خدمتن تائين رسائي نٿا رکن جهڙوڪ بچت اڪائونٽس، ڪريڊٽ ڪارڊ، يا ذاتي چيڪن کي غير بئنڪ (يا انڊر بئنڪ ٿيل) سمجهيو ويندو آهي.

فوربس جي مطابق، انهن غير بينڪ ماڻهن کي اليڪٽرانڪ نقد رسائي، هڪ ڊيبٽ ڪارڊ، ۽ فوري طور تي پئسا حاصل ڪرڻ جي صلاحيت جي ضرورت آهي. بهرحال، روايتي بئنڪنگ خدمتون عام طور تي هن گروپ کي خارج ڪري ٿو. ان کان علاوه، روايتي بئنڪ قرضن لاءِ پيچيده ڪاغذي ڪم ۽ ٻين ضرورتن جي نتيجي ۾ ڪمزور گروهه قرض شارڪز ۽ پگهار واري قرض ڏيندڙن ڏانهن رخ ڪن ٿا جيڪي اعلي سود جي شرح لاڳو ڪن ٿا.

متبادل ڪريڊٽ اسڪورنگ غير رسمي (۽ گهڻو ڪري وڌيڪ صحيح) تشخيص جي طريقن تي غور ڪندي، خاص طور تي ترقي پذير قومن ۾، غير بئنڪ ٿيل آبادي جي مدد ڪري سگهي ٿي. خاص طور تي، AI سسٽم مختلف ڊيٽا ذريعن کان معلومات جي وڏي مقدار کي اسڪين ڪرڻ لاء لاڳو ٿي سگهن ٿا، جهڙوڪ يوٽيلٽي بل، ڪرائي جي ادائيگي، انشورنس رڪارڊ، سوشل ميڊيا استعمال، روزگار جي تاريخ، سفر جي تاريخ، اي ڪامرس ٽرانزيڪشن، ۽ سرڪاري ۽ ملڪيت جا رڪارڊ. . اضافي طور تي، اهي خودڪار نظام ٻيهر ورجائيندڙ نمونن کي سڃاڻڻ ۾ مدد ڪري سگھن ٿا جيڪي ڪريڊٽ جي خطري ۾ ترجمو ڪن ٿا، بشمول بل ادا ڪرڻ يا گهڻي عرصي تائين نوڪريون منعقد ڪرڻ، يا اي ڪامرس پليٽ فارمن تي تمام گهڻا اڪائونٽ کولڻ شامل آهن. اهي چيڪ هڪ قرضدار جي رويي تي ڌيان ڏين ٿا ۽ ڊيٽا پوائنٽن جي نشاندهي ڪن ٿا جيڪي روايتي طريقا ياد ڪري سگھن ٿا. 

خراب ڪندڙ اثر

متبادل ڪريڊٽ اسڪورنگ کي اپنائڻ کي تيز ڪرڻ ۾ اڀرندڙ ٽيڪنالاجيون هڪ اهم عنصر آهن. هڪ اهڙي ٽيڪنالاجي ۾ شامل آهي بلاڪچين ايپليڪيشنون ان جي صلاحيت جي ڪري گراهڪن کي انهن جي ڊيٽا کي ڪنٽرول ڪرڻ جي اجازت ڏيڻ جڏهن ته اڃا تائين ڪريڊٽ فراهم ڪندڙن کي معلومات جي تصديق ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿي. هي خصوصيت ماڻهن کي وڌيڪ ڪنٽرول ۾ محسوس ڪرڻ ۾ مدد ڪري سگهي ٿي ته انهن جي ذاتي معلومات ڪيئن محفوظ ۽ حصيداري ڪئي وڃي ٿي.

بئنڪون به استعمال ڪري سگھن ٿيون انٽرنيٽ آف شين (IoT) لاءِ وڌيڪ تفصيلي تصوير لاءِ ڪريڊٽ جي خطري جي سڀني ڊوائيسز تي؛ ھن ۾ شامل آھي ريئل ٽائيم ميٽاڊيٽا گڏ ڪرڻ موبائل فونن مان. صحت جي سار سنڀار فراهم ڪندڙ مختلف صحت سان لاڳاپيل ڊيٽا کي اسڪور ڪرڻ جي مقصدن لاءِ مدد ڪري سگھن ٿا، جهڙوڪ wearables مان گڏ ڪيل ڊيٽا جهڙوڪ دل جي شرح، درجه حرارت، ۽ اڳ ۾ موجود صحت جي مسئلن جو ڪو به رڪارڊ. جڏهن ته اها معلومات سڌي طرح زندگي ۽ صحت جي انشورنس تي لاڳو نه ٿيندي آهي، اها معلومات ڏئي سگهي ٿي بينڪ پراڊڪٽ جي چونڊ. مثال طور، هڪ امڪاني COVID-19 انفيڪشن شايد ايمرجنسي اوور ڊرافٽ مدد جي ضرورت جو اشارو ڏئي سگهي ٿو يا ننڍن ۽ وچولي ادارن کي قرض جي واپسي ۽ ڪاروباري رڪاوٽ لاءِ وڌيڪ خطري جا عنصر آهن. ان کان علاوه، ڪار جي انشورنس لاء، ڪجهه ڪمپنيون استعمال ڪن ٿيون ٽيليميٽيڪس ڊيٽا (GPS ۽ سينسر) بدران روايتي ڪريڊٽ اسڪورنگ جو اندازو لڳائڻ لاءِ ته ڪهڙا اميدوار گهڻو ڪري ذميوار هوندا. 

هڪ اهم ڊيٽا پوائنٽ متبادل ڪريڊٽ اسڪورنگ ۾ سوشل ميڊيا مواد آهي. اهي نيٽ ورڪ ڊيٽا جو هڪ شاندار مقدار رکي ٿو جيڪو هڪ شخص جي قرضن جي واپسي جي امڪان کي سمجهڻ ۾ ڪارائتو ٿي سگهي ٿو. اها معلومات اڪثر ان کان وڌيڪ صحيح آهي جيڪا رسمي چينلز ظاهر ڪن ٿا. مثال طور، اڪائونٽ جي بيانن، آن لائين پوسٽن، ۽ ٽوئيٽس کي چيڪ ڪرڻ ڪنهن جي خرچ جي عادتن ۽ اقتصادي استحڪام ۾ بصيرت ڏي، جيڪي ڪاروبار کي بهتر فيصلا ڪرڻ ۾ مدد ڪري سگھن ٿيون. 

متبادل ڪريڊٽ سکورنگ جا اثر

متبادل ڪريڊٽ سکورنگ جا وسيع اثر شامل ٿي سگھن ٿا: 

• وڌيڪ غير روايتي ڪريڊٽ قرض ڏيڻ واريون خدمتون کليل بينڪنگ ۽ بينڪنگ-جي-هڪ-خدمت ذريعي. اهي خدمتون مدد ڪري سگھن ٿيون غير بئنڪ ٿيل قرضن لاءِ درخواست وڌيڪ موثر طريقي سان.
• ڪريڊٽ جي خطري جو جائزو وٺڻ لاءِ IoT ۽ ​​wearables جو وڌندڙ استعمال، خاص طور تي صحت ۽ سمارٽ گهر ڊيٽا.
• شروعاتي فون ميٽا ڊيٽا سروسز استعمال ڪندي غير بئنڪ ٿيل ماڻهن کي ڪريڊٽ خدمتون پيش ڪرڻ لاءِ.
• بايوميٽرڪ کي متبادل ڪريڊٽ سکور ڊيٽا طور استعمال ڪيو پيو وڃي، خاص طور تي خريداري جي عادتن جي نگراني ۾.
• وڌيڪ حڪومتون غير روايتي قرضن کي وڌيڪ رسائي ۽ قابل خدمت بڻائينديون. 
• امڪاني ڊيٽا رازداري جي خلاف ورزين بابت خدشات کي وڌائڻ، خاص طور تي بايو ميٽرڪ ڊيٽا گڏ ڪرڻ لاء.

غور ڪرڻ لاءِ سوال

• متبادل ڪريڊٽ اسڪورنگ ڊيٽا استعمال ڪرڻ ۾ امڪاني چئلينج ڇا آهن؟
• ڇا ٻيا امڪاني ڊيٽا پوائنٽون متبادل ڪريڊٽ اسڪورنگ ۾ شامل ٿي سگھن ٿيون؟