nyetak kiridit alternatif: Scouring data badag pikeun émbaran konsumen

KREDIT GAMBAR:
Kiridit Gambar
iStock

nyetak kiridit alternatif: Scouring data badag pikeun émbaran konsumen

nyetak kiridit alternatif: Scouring data badag pikeun émbaran konsumen

Teks subjudul
Skor kiridit alternatif janten langkung mainstream berkat intelijen buatan (AI), telematika, sareng ékonomi anu langkung digital.
    • Author:
    • Ngaran pangarang
      Quantumrun Foiresight
    • Oktober 10, 2022

    Ringkesan wawasan

    Langkung seueur perusahaan anu ngagunakeun skor kiridit alternatif sabab nguntungkeun konsumen sareng pemberi pinjaman. Kecerdasan jieunan (AI), khususna pembelajaran mesin (ML), tiasa dianggo pikeun meunteun kapercayaan kiridit jalma anu henteu ngagaduhan aksés kana produk perbankan tradisional. Metoda ieu ningali sumber data alternatif sapertos transaksi kauangan, lalu lintas wéb, alat sélulér, sareng rékaman umum. Ku nempo titik data sejen, skor kiridit alternatif boga potensi pikeun ngaronjatkeun inklusi finansial sarta ngajalankeun pertumbuhan ékonomi.

    Kontéks skor kiridit alternatif

    Modél skor kiridit tradisional ngawatesan sareng teu tiasa diaksés pikeun seueur jalma. Numutkeun data ti Forum CEO Afrika, sakitar 57 persén urang Afrika "kiridit teu katingali," anu hartosna aranjeunna kakurangan akun bank atanapi skor kiridit. Hasilna, aranjeunna sesah ngamankeun pinjaman atanapi kéngingkeun kartu kiridit. Individu anu henteu ngagaduhan aksés kana jasa kauangan penting sapertos rekening tabungan, kartu kiridit, atanapi cék pribadi dianggap henteu dibankkeun (atanapi underbanked).

    Numutkeun ka Forbes, jalma anu henteu ngagaduhan bank ieu peryogi aksés kas éléktronik, kartu debit, sareng kamampuan pikeun kéngingkeun artos gancang. Tapi, jasa perbankan tradisional biasana ngaluarkeun grup ieu. Sajaba ti éta, paperwork kompléks jeung sarat séjén pikeun gajian bank konvensional geus nyababkeun grup rentan ngarobahna kana hiu injeuman jeung creditors payday nu maksakeun suku bunga tinggi.

    Skor kiridit alternatif bisa mantuan populasi unbanked, utamana di nagara berkembang, ku tempo leuwih informal (jeung mindeng leuwih akurat) sarana evaluasi. Khususna, sistem AI tiasa diterapkeun pikeun nyeken inpormasi anu ageung tina sababaraha sumber data, sapertos tagihan utiliti, pamayaran sewa, catetan asuransi, pamakean média sosial, riwayat padamelan, riwayat perjalanan, transaksi e-commerce, sareng rékaman pamaréntahan sareng harta. . Salaku tambahan, sistem otomatis ieu tiasa ngabantosan ngaidentipikasi pola anu ngulang deui anu narjamahkeun kana résiko kiridit, kalebet henteu mampuh mayar tagihan atanapi nahan padamelan salami lami, atanapi muka seueur teuing akun dina platform e-commerce. Cék ieu museurkeun kana paripolah anu dipinjamkeun sareng ngaidentipikasi titik-titik data anu tiasa dileungitkeun ku métode tradisional. 

    Dampak ngaganggu

    Téknologi anu muncul mangrupikeun faktor konci pikeun ngagancangkeun nyoko kana skor kiridit alternatif. Salah sahiji téknologi sapertos kalebet aplikasi blockchain kusabab kamampuanna pikeun ngantepkeun para nasabah ngadalikeun datana bari tetep ngamungkinkeun panyadia kiridit marios inpormasi éta. Fitur ieu tiasa ngabantosan jalma langkung ngontrol kumaha inpormasi pribadina disimpen sareng dibagikeun.

    Bank ogé tiasa nganggo Internet of Things (IoT) pikeun gambaran anu langkung rinci ngeunaan résiko kiridit di sadaya alat; ieu kalebet ngumpulkeun metadata sacara real-time tina telepon sélulér. Panyadia kasehatan tiasa nyumbangkeun sababaraha data anu aya hubunganana sareng kaséhatan pikeun tujuan nyetak, sapertos data anu dikumpulkeun tina anu tiasa dianggo sapertos denyut jantung, suhu, sareng catetan naon waé masalah kaséhatan anu tos aya. Sanaos inpormasi ieu henteu langsung dilarapkeun ka asuransi jiwa sareng kaséhatan, éta tiasa ngawartosan pilihan produk bank. Salaku conto, poténsi inféksi COVID-19 tiasa nunjukkeun kabutuhan bantuan overdraft darurat atanapi usaha leutik sareng sedeng anu gaduh faktor résiko anu langkung luhur pikeun pamayaran pinjaman sareng gangguan bisnis. Samentara éta, pikeun asuransi mobil, sababaraha perusahaan nganggo data telematika (GPS sareng sensor) tibatan nyetak kiridit tradisional pikeun meunteun calon mana anu paling dipikaresep tanggung jawab. 

    Hiji titik data konci dina skor kiridit alternatif nyaéta eusi média sosial. Jaringan ieu ngagaduhan jumlah data anu pikaresepeun anu tiasa mangpaat pikeun ngartos kamungkinan jalma pikeun mayar hutang. Inpormasi ieu sering langkung akurat tibatan anu diungkabkeun ku saluran formal. Salaku conto, mariksa pernyataan akun, tulisan online, sareng tweet masihan wawasan ngeunaan kabiasaan belanja batur sareng stabilitas ékonomi, anu tiasa ngabantosan usaha nyandak kaputusan anu langkung saé. 

    Implikasi tina skor kiridit alternatif

    Implikasi anu langkung ageung tina skor kiridit alternatif tiasa kalebet: 

    • Langkung seueur jasa pinjaman kiridit non-tradisional didorong ku perbankan kabuka sareng perbankan-as-a-service. Ladenan ieu tiasa ngabantosan anu henteu ngagaduhan bank ngalamar pinjaman langkung éfisién.
    • Ngaronjatkeun panggunaan IoT sareng anu tiasa dianggo pikeun meunteun résiko kiridit, khususna data kaséhatan sareng bumi pinter.
    • Startups ngagunakeun jasa metadata telepon ka asses jalma unbanked nawarkeun jasa kiridit.
    • Biometrics beuki dipaké salaku data skor kiridit alternatif, utamana dina ngawas kabiasaan balanja.
    • Langkung seueur pamaréntah anu ngajantenkeun kiridit non-tradisional langkung diaksés sareng tiasa dilayanan. 
    • Ngaronjatkeun kahariwang ngeunaan potensi palanggaran privasi data, khususna pikeun ngumpulkeun data biometrik.

    Patarosan anu kedah diperhatoskeun

    • Naon tantangan poténsial dina ngagunakeun data skor kiridit alternatif?
    • Naon titik data poténsial sanésna tiasa kalebet dina nyetak kiridit alternatif?

    Rujukan wawasan

    Tumbu populér sareng institusional di handap ieu dirujuk pikeun wawasan ieu: