Useat eri alojen yritykset ottavat käyttöön edistyneitä data-analytiikkatekniikoita Open Finance - ja tekoälyn avulla lisätäkseen luotonantoa ilman maksuhäiriöiden lisääntymistä. Nämä innovaatiot mahdollistavat tarkemmat ja räätälöidymmät luottopäätökset, auttaen kuluttajia hallitsemaan talouttaan tehokkaasti ja lisäämään luottorajojaan. Bacenin tietojen mukaan yksityishenkilöiden lainojen myöntäminen tavaroiden ostoon kasvoi 18 % helmikuuhun 2024 mennessä, mikä on suurin nousu viimeisen viiden vuoden aikana.
Riskinlievitystrategiat sisältävät luotonkannan hajauttamisen ja markkinasegmentoinnin, jotka ovat olennaisia kasvavan luottotappioiden hallitsemiseksi, jotka saavuttivat 72,54 miljoonaa brasilialaista toukokuussa 2024 Serasan mukaan. Locomotivainstituutin ja MFM Teknologian tutkimus paljasti, että 8 jokaisesta 10 brasilialaisperheestä on velkaa, ja luottokortti vastaa 60 % myöhästyneistä veloista. Asiantuntijat korostavat, että luoton saatavuuden lisäämisen tehokkuus piilee riskianalyysin monimutkaisuudessa, jota mahdollistavat tekoälytyökalut. Ne auttavat luotonmyöntöprosessin automatisoinnissa, petosten havaitsemisessa, tarjousten personoinnissa ja asiakkaiden oikeassa segmentoinnissa, mikä mahdollistaa tarkemman luottoriskin ennustamisen ja profiilien seurannan.
Se on, mitä Bruno Moura, klavi:n liiketoiminta- ja markkinointijohtaja, selittää – yritys, joka tarjoaa ratkaisuja, jotka perustuvat Open Financeen ja Open Dataan. Uskomme, että tehokas riskianalyysistrategia tulisi perustua pääasiassa datanalyysin kulttuuriin, jossa uusia tietolähteitä arvioidaan jatkuvasti ja vanhoja lähteitä seurataan säännöllisesti, koska yleisön käyttäytyminen muuttuu usein, arvioi hän. Asiantuntija korostaa myös, että luotettavan luottopäätöksen tekemiseksi on saatava ja analysoitava laaja valikoima tietoja potentiaalisesta asiakkaasta, mukaan lukien historia, tulot, nykyinen taloudellinen kyky, aiempi maksukäyttäytyminen ja kaikki tiedot, jotka tilastollisesti ovat osoittaneet niiden merkityksen.
Lisäksi hän korostaa, että on tarpeen harjoittaa hyvää seurantaa ja jatkuvaa teknologioiden parantamista, toteuttamalla järjestelmiä asiakkaiden luottosuorituksen jatkuvaan valvontaan, analyysiin käytettyjen tietojen ja mallien jatkuvaan uudelleenarviointiin sekä päivittämällä teknologioita, jotta päätöksentekoprosessin ketteryys säilyy jatkuvasti. Kahden pisteen lisäksi on myös tärkeää käyttää vankkoja tilastollisia malleja, kuten tekoälyä käyttäytymisanalyysiin.
Vain perinteisten tietolähteiden (kuten luottotoimistojen) käyttö ei paranna näkymääsi asiakkaaseen eikä erota sinua kilpailijoistasi. Muiden lähteiden käyttö, kunhan noudattaa tietosuojalakeja ja -sääntöjä, on olennaista uusien parannusmahdollisuuksien löytämiseksi, korostaa Moura.
Rahoitusosaamisen rooli maksuhäiriöiden vähentämisessä
Kuluttajien vastuu taloudellisten resurssien käytössä on myös keskeinen näkökulma matkalla. Tässä yhteydessä Bruno Moura selittää, että taloudellinen koulutus on keskeisessä roolissa, ja se on älykkäin tapa osoittaa, että hyvin hallinnoituna luotto on elintärkeää ihmisten ja yritysten saavutusten toteuttamiseksi.
Tekoälytyökalut, jotka käyttävät Open Finance -tietoja, ovat olennaisia tätä varten ja voivat tehdä eron, ohjaamalla henkilön oikeanlaisesti hänen kulutustyyliinsä ja elämäänsä sopivaksi, vähentäen taloudellisten ristiriitojen mahdollisuutta ja samalla näyttäen kuluttajalle, että terve taloudellinen elämä hyödyttää koko ekosysteemiä, selittää Moura.
Open Finance Brasilin tietojen mukaan joulukuussa 2023 yli 42 miljoonalla brasilialaisella oli jo aktiiviset suostumukset tietojen jakamiseen pankkien ja rahoituslaitosten välillä. Lisäksi vuonna 2023 julkaistiin 15 uutta APIa, mikä toi yhteensä yli 30 tuotetta, joissa on API tuotannossa, ja vauhditti miljardien viikoittaisia kutsuja Open Finance -vaiheessa 2.
Rahoitusopetuksen yhteydessä yritysten rooli on luoda luottopolitiikkoja tasapainottaakseen myöntöjä ja ylläpitääkseen alhaisia maksuhäiriöitä. Keskeisimmät politiikat ovat:
Kohderyhmän erotteluEri eri ihmisillä on erilaisia käyttäytymisiä, joten luottopolitiikka on räätälöitävä kullekin yleisölle, tuotteelle ja palvelulle.
(2) Muuttujien arviointi ja seurantaOttaessa huomioon lukuisat politiikoissa olevat datamuuttujat, meidän on kiinnitettävä huomiota laadun säilymiseen ajan myötä, myös arvioidaksemme mahdollisia käyttäytymisen muutoksia ja ennustettujen tulosten vaikutuksia. Yksi esimerkki oli pandemia: uusia käyttäytymismalleja luotiin ja aiemmin ennustaneet tiedot menetyksestä joutuivat korvattaviksi uusilla, ja ne, jotka pystyivät seuraamaan tätä mahdollisimman nopeasti, kokivat vähemmän vaikutuksia.
Yhteistyö petostutkimuksen, asiakaspalvelun ja perinnän kanssaLuotto on ekosysteemi, jonka kaikkien osien on oltava johdonmukaisia ja yhdistyneitä strategian puolesta; jos jokin ei ole oikein, vaikutus ulottuu koko ketjuun.
Esimerkki siitä, kuinka yritys voi lisätä merkittävästi luoton saatavuutta ilman maksuhäiriöiden lisääntymistä, on tarjousten räätälöinti, rajojen asianmukainen hallinta ja asiakkaiden seuranta koko kierron ajan.
Kuvittele tänään, kuinka monta itsenäistä ammatinharjoittajaa maassa on, joilla ei ole merkittävää luottohistoriaa, mutta joiden tulot ovat vakaita ja joilla olisi mahdollisuus kasvaa, jos heillä olisi käytettävissään luottoa, investoidaan työkaluihin ja laitteisiin, jotka voivat tehdä heidän liiketoiminnastaan vieläkin menestyvämmän? Open Finance -palvelun avulla on mahdollista antaa tälle henkilölle sopiva luottoraja, lisätä luoton saatavuutta ilman, että maksukyky heikkenee, sillä tiedät tarkasti henkilön taloudellisen kapasiteetin, eikä vain hänen luottohistoriansa, joka usein on vasta alussa, selittää Bruno Moura.
Näillä lähestymistavoilla yritykset odottavat laajentavansa luoton saatavuutta vastuullisesti, edistäen kestävää kasvua ja pitäen luottotappiot hallinnassa.
