Muqobil kredit reytingi: iste'molchi ma'lumotlari uchun katta ma'lumotlarni tekshirish

• Muallif:
• Muallifning ismi

  Quantumrun Foiresight
• Oktyabr 10, 2022

Aniq xulosa

Ko'proq kompaniyalar muqobil kredit reytingidan foydalanmoqda, chunki u iste'molchilar va kreditorlarga foyda keltiradi. Sun'iy intellekt (AI), xususan, mashinani o'rganish (ML) an'anaviy bank mahsulotlaridan foydalana olmaydigan odamlarning kredit qobiliyatini baholash uchun ishlatilishi mumkin. Ushbu usul moliyaviy operatsiyalar, veb-trafik, mobil qurilmalar va ommaviy yozuvlar kabi muqobil ma'lumotlar manbalarini ko'rib chiqadi. Boshqa ma'lumotlar nuqtalariga nazar tashlaydigan bo'lsak, muqobil kredit reytingi moliyaviy inklyuziyani oshirish va iqtisodiy o'sishni rag'batlantirish potentsialiga ega.

Muqobil kredit skoring konteksti

An'anaviy kredit ballari modeli cheklangan va ko'p odamlar uchun mavjud emas. Afrika bosh direktorlari forumi ma'lumotlariga ko'ra, afrikaliklarning taxminan 57 foizi "kredit ko'rinmas", ya'ni ularda bank hisobi yoki kredit ballari yo'q. Natijada ular kredit olish yoki kredit karta olishda qiynaladi. Jamg'arma hisobvaraqlari, kredit kartalari yoki shaxsiy cheklar kabi muhim moliyaviy xizmatlardan foydalanish imkoniga ega bo'lmagan shaxslar bankka o'tkazilmagan (yoki to'liq to'lanmagan) hisoblanadi.

Forbes ma'lumotlariga ko'ra, bu bankda ishlamaydigan odamlar elektron naqd pulga kirish, debet kartasi va pulni tezda olish qobiliyatiga muhtoj. Biroq, an'anaviy bank xizmatlari odatda ushbu guruhni istisno qiladi. Bundan tashqari, oddiy bank kreditlari uchun murakkab hujjatlar va boshqa talablar aholining zaif qatlamlarini yuqori foiz stavkalarini qo'yadigan kredit akulalari va ish haqi kreditorlariga murojaat qilishiga olib keldi.

Muqobil kredit skoringi, ayniqsa, rivojlanayotgan mamlakatlarda norasmiy (va ko'pincha aniqroq) baholash vositalarini ko'rib chiqish orqali banksiz aholiga yordam berishi mumkin. Xususan, AI tizimlari kommunal to‘lovlar, ijara to‘lovlari, sug‘urta yozuvlari, ijtimoiy tarmoqlardan foydalanish, bandlik tarixi, sayohat tarixi, elektron tijorat operatsiyalari, davlat va mulk yozuvlari kabi turli ma’lumotlar manbalaridan katta hajmdagi ma’lumotlarni skanerlash uchun qo‘llanilishi mumkin. . Bundan tashqari, ushbu avtomatlashtirilgan tizimlar kredit tavakkalchiligiga olib keladigan takrorlanuvchi naqshlarni aniqlashga yordam beradi, shu jumladan to'lovlarni to'lash yoki ish joylarini juda uzoq vaqt ushlab turish yoki elektron tijorat platformalarida juda ko'p hisob ochish. Ushbu tekshiruvlar qarz oluvchining xatti-harakatlariga qaratilgan va an'anaviy usullar o'tkazib yuborilgan ma'lumotlar nuqtalarini aniqlaydi. 

Buzg'unchi ta'sir

Rivojlanayotgan texnologiyalar muqobil kredit skoringini qabul qilishni tezlashtirishning asosiy omilidir. Bunday texnologiyalardan biri mijozlarga o'z ma'lumotlarini nazorat qilish va kredit provayderlariga ma'lumotni tekshirishga imkon berish qobiliyati tufayli blokcheyn ilovalarini o'z ichiga oladi. Bu xususiyat odamlarga shaxsiy maʼlumotlari qanday saqlanishi va baham koʻrilishini koʻproq nazorat qilishiga yordam beradi.

Banklar, shuningdek, qurilmalar bo'ylab kredit xavfining batafsil tasvirini olish uchun narsalar Interneti (IoT) dan foydalanishlari mumkin; bu mobil telefonlardan real vaqtda metama'lumotlarni yig'ishni o'z ichiga oladi. Tibbiy xizmat ko'rsatuvchi provayderlar yurak urish tezligi, harorat va ilgari mavjud bo'lgan sog'liq muammolarining har qanday yozuvi kabi taqiladigan qurilmalardan to'plangan ma'lumotlar kabi ballarni aniqlash uchun sog'liq bilan bog'liq turli ma'lumotlarni kiritishlari mumkin. Ushbu ma'lumot hayot va sog'liq sug'urtasiga to'g'ridan-to'g'ri taalluqli bo'lmasa-da, u bank mahsuloti tanlovi haqida ma'lumot berishi mumkin. Masalan, potentsial COVID-19 infektsiyasi favqulodda overdraft yordami yoki kreditni to'lash va biznesni to'xtatish uchun yuqori xavf omillariga ega bo'lgan kichik va o'rta korxonalar zarurligini ko'rsatishi mumkin. Ayni paytda, avtomobil sug'urtasi uchun ba'zi kompaniyalar qaysi nomzodlar javobgar bo'lishi mumkinligini baholash uchun an'anaviy kredit reytingi o'rniga telematik ma'lumotlardan (GPS va sensorlar) foydalanadilar. 

Muqobil kredit reytingidagi asosiy ma'lumotlardan biri bu ijtimoiy media kontentidir. Ushbu tarmoqlar insonning qarzlarini to'lash ehtimolini tushunishda foydali bo'lishi mumkin bo'lgan ta'sirchan miqdordagi ma'lumotlarga ega. Ushbu ma'lumot ko'pincha rasmiy kanallar oshkor qilgan narsadan ko'ra aniqroqdir. Masalan, hisob qaydnomalari, onlayn postlar va tvitlarni tekshirish kimningdir sarflash odatlari va iqtisodiy barqarorligi haqida tushuncha beradi, bu esa korxonalarga yaxshiroq qarorlar qabul qilishga yordam beradi. 

Alternativ kredit reytingining oqibatlari

Muqobil kredit reytingining kengroq oqibatlari quyidagilarni o'z ichiga olishi mumkin: 

• Ko'proq noan'anaviy kredit kreditlash xizmatlari ochiq bank ishi va bank xizmati sifatida. Ushbu xizmatlar bankka ega bo'lmaganlarga kredit olish uchun ariza topshirishda yordam berishi mumkin.
• Kredit xavfini, xususan, sog'liq va aqlli uy ma'lumotlarini baholash uchun IoT va taqiladigan qurilmalardan tobora ko'proq foydalanish.
• Kredit xizmatlarini taklif qilish uchun bankka olinmagan odamlarni baholash uchun telefon metadata xizmatlaridan foydalanadigan startaplar.
• Biometrik ma'lumotlar muqobil kredit ballari ma'lumotlari sifatida, ayniqsa xarid qilish odatlarini kuzatishda tobora ko'proq foydalanilmoqda.
• Ko'proq hukumatlar noan'anaviy kreditlarni yanada qulayroq va qulayroq qiladi. 
• Maʼlumotlar maxfiyligining potentsial buzilishi, xususan, biometrik maʼlumotlarni yigʻish bilan bogʻliq xavotirlarning kuchayishi.

Ko'rib chiqilishi kerak bo'lgan savollar

• Muqobil kredit skoring ma'lumotlaridan foydalanishda qanday muammolar yuzaga kelishi mumkin?
• Boshqa potentsial ma'lumotlar nuqtalarini muqobil kredit reytingiga kiritish mumkin?