Alhoewel dit baie nuttig is vir die bevolking om toegang te hê tot essensiële produkte en dienste vir hul oorlewing, bly krediet hier in Brasilië 'n groot taboe.Data van die Brasiliaanse Instituut vir Navorsing en Data-analise (Ibpad) toon dat ongeveer 73% van die Brasiliërs finansieel uitgesluit voel omdat hulle nie toegang tot hierdie gerief het nie. Deelweg, die probleem is te wyte aan die tradisionele evaluasiemodelle, wat nie in staat is om die finansiële gedrag van mense wat buite die formele bankstrukture funksioneer, vas te lê.
Met dit, kan die gebruik van alternatiewe data die groot voordeel wees van finansiële instellings, wat nog steeds op baie verouderde inligting van kredietbureaus staatmaak om potensiële kliënte te evalueer. Om 'n idee te hê, toon 'n opname deur die Wêreldbank (Global Findex Database) dat 45% van die Brasiliërs onderbank is, hoofsaaklik deur kontanttransaksies of alternatiewe finansiële dienste.
Aan die ander kant het Pix 'n eksplosiewe aanvaarding gehad, en word dit gereeld deur meer as 70% van die volwasse bevolking gebruik, volgens die Reserwebetaling. Die groei van digitale betalings bied 'n groot geleentheid om kredietwaardigheid te herdefinieer, maar finansiële instellings is nog besig om aan te pas.
Volgens Igor Castroviejo, landbestuurder van 1datapipe, 'n verskaffer van kliëntinsigte-oplossings gebaseer op KI, is die grootste fout van instellings tydens kredietbeoordeling om mense sonder bankrekord as mense met 'n swak telling te beskou. Dit is eenvoudigweg nie waar nie. Tans het ons tegnologieë om werklike finansiële gedrag te evalueer, behalwe die verouderde kredietmodelle, sê die uitvoerende hoof.
KI en alternatiewe data: ontsluit krediet
Beskou as tegnologie van die oomblik, is Kunsmatige Intelligensie baie nuttig in die kredietbeoordelingssektor. Deur dit te kombineer met data-analise, is dit in staat om insigte te verskaf wat baie verder gaan as tradisionele bankstate. Wanneer u werklike finansiële gedrag ontleed, kan modelle gebaseer op hierdie tegnologie 'n duideliker en meer inklusiewe beeld van kredietvermoë bied.
Dit is so waar dat 'n studie deur Cinnecta aandui dat ongeveer 50% van finansiële instellings reeds KI in hul kredietprosesse gebruik, met 70% van spanne wat dit as 'n hoë prioriteit beskou om nuwe tegnologieë te installeer om assesserings verder te verbeter.
Maar wat sou die hoofbronne van hierdie alternatiewe data sou wees? Hieronder volg enkele voorbeelde
Selfoongebruik –Frekwensie van herlaai, rekeningbetaling en verbruiksgewoontes dui op finansiële stabiliteit.
Rekening- en huurbetalings –Tydige betalings vir noodsaaklike dienste is sterk aanwysers van finansiële verantwoordelikheid.
E-handel en digitale transaksies –Aankoop- en betaalpatrone in BNPL-dienste (Koop Nou, Betaal Later) toon verbruikersbetroubaarheid.
Sosiale en gedragsdata– Digitale voetspore, soos werkgeskiedenis, onderwys en professionele netwerke, openbaar kredietpotensiaal.
"Hierdie KI-aangedrewe insigte stel leners in staat om verby verouderde modelle te beweeg en finansiële toegang tot miljoene mense uit te brei," verduidelik Igor Castroviejo.
Die rol van Pix in finansiële insluiting
Pix word vinniglik die mees kragtige finansiële insluitingsinstrument in Brasilië, wat dit vir miljoene moontlik maak om 'n transaksiegeskiedenis op te bou sonder die behoefte aan 'n tradisionele bank. Met meer as R$ 26 triljoen transaksies in die afgelope jaar via die platform, volgens die Sentrale Bank, het finansiële instellings 'n goudmyn van data beskikbaar. Ja, mits dat hulle strategieë gebaseer op KI aanvaar.
Volgens Igor Castroviejo is die ontploffing van digitale betalings in Brasilië 'n fundamentele speletjie-wissel en moet dit deur die owerhede in ag geneem word. "Finansiële instellings wat nie hierdie soort inligting insluit nie, sal die toekoms van krediet ignoreer," bevestig hy.
Hoekom is KI noodsaaklik?
Crediteerders klassifiseer dikwels kliënte sonder kredietgeskiedenis as hoë risiko net omdat hulle nie konvensionele finansiële rekords het nie. AI daag hierdie siening uit, deur te fokus op gedragsinsigte in reële tyd, eerder as net op vorige kredietprestasie.
'n Nsoese van Juniper Research voorspel dat op AI gebaseerde kredietbeoordelings tot 'n 67% toename in leninggeleenthede in opkomende markte sal lei teen 2028. "Finansiële instellings wat hierdie verandering aanneem, kan hul kliëntebasis uitbrei, wanbetalingkoerse verminder en 'n meer regverdige kredietekosisteem skep," sê Igor Castroviejo.
Daarmee moet finansiële instellings nie net op verouderde metodes staatmaak nie, maar dinamiese en real-time modelle gebruik wat die moderne gedrag van die verbruiker weerspieël. Die kredietbedryf staan voor ’n kruispad. Of ons ontwikkel en sluit meer mense in, of ons bly miljoene uitsluit op grond van verouderde patrone, sê Igor Castroviejo.
Die tyd om op te tree is nou
Die finansiële instellings wat KI-gedrewe kredietmodelle aanneem, gaan die volgende golf van finansiële insluiting lei. Aangesien die tegnologie reeds bestaan, is die volgende vraag wie dit die eerste keer op 'n strategiese wyse gaan gebruik.
Soos Brasil naai na toekoms van finansiële inklusiwiteit beweeg, is die ware vraag nie "of" KI hierdie leemte in die kredietmark kan vul nie, maar wel "wie" die pionier in hierdie beweging gaan wees. Dit sal net die ontwikkeling van produkte aanmoedig wat op die werklike behoeftes van mense fokus. Boonop verminder die maatstaf ongelykhede deur die toegang tot krediet, elektroniese betaalmetodes en eenvoudiger, goedkoper bankprodukte uit te brei, sluit Igor af.
