Vaihtoehtoiset tiedot vapauttavat miljoonien brasilialaisten luoton

Vaikka väestön on erittäin hyödyllistä päästä käsiksi selviytymisen kannalta välttämättömiin tuotteisiin ja palveluihin, luotto on lopulta suuri tabu täällä Brasiliassa. Brasilian tutkimus - ja data-analyysiinstituutin (Ibpad) tiedot osoittavat, että noin 73% brasilialaiset tuntevat itsensä taloudellisesti poissuljetuiksi juuri siksi, että he eivät pääse tähän järjestelyyn Osittain ongelma johtuu perinteisistä arvostusmalleista, jotka eivät voi kaapata virallisten pankkirakenteiden ulkopuolella toimivien ihmisten taloudellista käyttäytymistä.

Näin ollen vaihtoehtoisten tietojen käyttö voi olla rahoituslaitosten suuri voimavara, jotka perustuvat edelleen luottotoimistojen hyvin vanhentuneisiin tietoihin potentiaalisia asiakkaita arvioitaessa.Ajatuksen saamiseksi Maailmanpankin kysely (Global Findex Database) osoittaa, että 45% brasilialaisia on alipankittu, käyttäen pääasiassa käteistapahtumia tai vaihtoehtoisia rahoituspalveluja. 

Toisaalta Pix on ollut räjähdysmäisesti omaksuttu, ja sitä käyttää säännöllisesti yli 70% aikuisväestöstä keskuspankin mukaan.Digimaksujen kasvu tarjoaa valtavan mahdollisuuden määritellä luottoarviointi uudelleen, mutta rahoituslaitokset sopeutuvat edelleen tähän.

Tekoälypohjaisten kuluttajien oivallusratkaisujen tarjoajan 1datapipen maajohtajan Igor Castroviejon mukaan suurin virhe, jonka toimielimet tekevät luottoa arvioidessaan, on sellaisten ihmisten määritteleminen, joilla ei ole pankkihistoriaa huonoiksi pisteiksi. “Tämä ei yksinkertaisesti pidä paikkaansa.Tällä hetkellä meillä on teknologioita, joilla voimme arvioida todellista taloudellista käyttäytymistä vanhentuneiden luottomallien lisäksi.

AI ja vaihtoehtoiset tiedot: luoton avaaminen

Tämän hetken teknologiaksi katsottu Tekoäly on ollut erittäin hyödyllinen luottoarviointisegmentissä.Yhdistetyn käytön ja data-analyysin ansiosta se pystyy tarjoamaan oivalluksia, jotka menevät paljon perinteisiä tiliotteita pidemmälle.Asiailemalla todellisia taloudellisia käyttäytymismalleja tähän teknologiaan perustuvat mallit voivat tarjota selkeämmän ja kattavamman näkemyksen luottokapasiteetista.

Niin paljon, että Cinnecta-tutkimus osoittaa, että noin 50% rahoituslaitoksista käyttää jo tekoälyä luottoprosesseissaan, ja 70%-tiimistä pitää ensisijaisena uusien teknologioiden asentamista yhä enemmän arvioiden parantamiseksi.

Mitkä olisivat kuitenkin tämän vaihtoehtoisen datan päälähteet? Alla on muutamia esimerkkejä:

 Kännykkä käyttää ^ Tasoitusten tiheys, laskujen maksut ja kulutustottumukset osoittavat taloudellista vakautta.

 Tilimaksut ja vuokra & vuokra Kertamaksut olennaisista palveluista ovat vahvoja taloudellisen vastuun indikaattoreita.

 Sähköinen kaupankäynti ja digitaaliset liiketoimet BNPL-palvelujen ostomallit ja maksut (Buy Now, Pay Later) osoittavat kuluttajien luotettavuuden.

Sosiaaliset ja käyttäytymistiedot ^digitaaliset jalanjäljet, kuten työllisyyshistoria, koulutus ja ammatilliset verkostot, paljastavat luottopotentiaalin.

Nämä tekoälypohjaiset oivallukset antavat lainanantajille mahdollisuuden voittaa vanhentuneita malleja ja laajentaa miljoonien ambient-ihmisten taloudellista pääsyä, Igor Castroviejo selittää.

Pixin rooli taloudellisessa osallisuudessa

Pixistä on nopeasti tulossa Brasilian tehokkain taloudellisen osallisuuden työkalu, jonka avulla miljoonat voivat rakentaa transaktiohistoriaa ilman perinteisen pankin tarvetta. Yli R$ 26 biljoonaa on viime vuonna alustan kautta tehty keskuspankin mukaan rahoituslaitoksilla on käytettävissään kultakaivos.

Igor Castroviejon mukaan digitaalisten maksujen räjähdys Brasiliassa on perustavanlaatuinen pelinmuuttaja, joka on otettava huomioon paikallisviranomaisten toimesta.“Rahoituslaitokset, jotka eivät sisällytä tämäntyyppisiä tietoja, jättävät huomioimatta Ecuador-hyvityksen tulevaisuuden.

Miksi tekoäly on välttämätöntä?

Velkojat usein arvioi asiakkaita, joilla ei ole luottohistoriaa, riskialttiiksi vain siksi, että heiltä puuttuu tavanomaisia taloudellisia tietoja.AI haastaa tämän näkemyksen keskittymällä reaaliaikaisiin käyttäytymisnäkemyksiin eikä vain aiempiin luottotuloksiin.

Juniper Research - tutkimus ennustaa, että tekoälypohjaiset luottoarviot johtavat 671TP3 T: n nousuun kehittyvien markkinoiden luotonantomahdollisuuksissa vuoteen 2028 mennessä.“Tätä muutosta omaksuvat finanssilaitokset pystyvät laajentamaan asiakaskuntaansa, alentamaan maksukyvyttömyysasteita ja luomaan oikeudenmukaisemman luottoekosysteeminPair, Igor Castroviejo huomauttaa.

Tämän avulla rahoituslaitosten on omaksuttava dynaamisia, reaaliaikaisia malleja, jotka heijastavat nykyaikaista kuluttajakäyttäytymistä sen sijaan, että ne luottaisivat pelkästään vanhentuneisiin menetelmiin.“Luottoala on tienhaarassa.Olemme joko kehittyneet ja ottaneet mukaan enemmän ihmisiä tai jatkamme miljoonien poissulkemista vanhentuneiden standardien perusteella, Igor Castroviejo huomauttaa.

Aika toimia on nyt

Rahoituslaitokset, jotka ottavat käyttöön tekoälyvetoisia luottomalleja, johtavat seuraavaa taloudellisen osallisuuden aaltoa. Koska teknologia on jo olemassa, nyt kysymys on siitä, kuka sitä strategisesti käyttää ensimmäisenä.

Brasilian siirtyessä kohti osallistavampaa taloudellista tulevaisuutta, todellinen kysymys ei ole se, että “se” AI voi täyttää tämän aukon luottomarkkinoilla, vaan pikemminkin “quemò edelläkävijä tämä liike. “Tämä vain kannustaa luomaan tuotteita, jotka keskittyvät ihmisten todellisiin tarpeisiin. Lisäksi toimenpide vähentää eriarvoisuutta laajentamalla luotonsaantia, sähköisiä maksutapoja ja yksinkertaisempia ja edullisempia pankkituotteita.