Vaikka se on erittäin hyödyllistä väestölle pääsyä välttämättömiin tuotteisiin ja palveluihin selviytyäkseen, luotto on täällä Brasiliassa suuri tabu.Brasilian tutkimus- ja analyysilaitoksen (Ibpad) tiedot osoittavat, että noin 73 % brasililaisista tuntee olevansa taloudellisesti syrjäytyneitä juuri siksi, etteivät he pääse tähän palveluun. Osittain, ongelma johtuu perinteisistä arviointimalleista, jotka eivät pysty tallentamaan ihmisten taloudellisia käyttäytymisiä, jotka toimivat virallisten pankkijärjestelmien ulkopuolella
Tällä tavalla, vaihtoehtoisien tietojen käyttö voi olla rahoituslaitosten suuri etu, jotka edelleen perustuvat erittäin vanhentuneisiin luottotietotoimistoiden tietoihin arvioidessaan potentiaalisia asiakkaita. Saadakseen käsitys, Maailmanpankin Global Findex -tietokannan mukaan 45 % brasililaisista on alipankitetut, pääasiassa käteis- tai vaihtoehtoisten rahoituspalveluiden transaktioihin perustuen.
Toisaalta, Pixin käyttöönottaminen oli räjähdysmäistä, käytössä säännöllisesti yli 70 % aikuisväestöstä,Keskuspankin mukaan. digitaalisten maksujen kasvu tarjoaa suuren mahdollisuuden uudelleen määritellä luottoluokitusta, mutta rahoituslaitokset sopeutuvat vielä tähän
Igor Castroviejon mukaan, 1datapipe:n maajohtaja, AI-pohjainen kuluttaja-asiantuntijaratkaisujen tarjoaja, Suurin virhe luoton arvioinnissa on määritellä henkilöitä, joilla ei ole pankkihistoriaa, huonon pistemäärän omaaviksi. Se ei ole todellista. Tällä hetkellä, meillä on teknologioita arvioida todellisia taloudellisia käyttäytymisiä vanhentuneiden luottomallien lisäksi, pisteytä johtaja
Tekoäly ja vaihtoehtoiset tiedot: luoton avaaminen
Nykyteknologiaa pidetään ajankohtaisena, Tekoäly on ollut erittäin hyödyllinen luottopäätösten arviointialalla. Käyttämällä sitä yhdessä datan analyysin kanssa, hän pystyy tarjoamaan näkemyksiä, jotka menevät paljon pidemmälle perinteisistä pankkivirtanäytöistä. Analysoidessa todellisia taloudellisia käyttäytymisiä, Näihin teknologioihin perustuvat mallit voivat tarjota selkeämmän ja osallistavamman näkymän luottokyvystä
Se on totta, että Cinnecta-tutkimus osoittaa, että noin 50 % rahoituslaitoksista käyttää jo tekoälyä luottoprosesseissaan, 70 %:n tiimistä pitää korkeana prioriteettina uusien teknologioiden asentamisen yhä parempien arvioiden saavuttamiseksi
Kuitenkin, mitkä olisivat näiden vaihtoehtoisten tietojen pääasialliset lähteet? Alla on joitakin esimerkkejä
kännykän käyttö Latauksen tiheys, laskujen maksu ja kulutustottumukset osoittavat taloudellista vakautta
Laskujen ja vuokran maksut Satunnaiset maksut olennaisista palveluista ovat vahvoja taloudellisen vastuun indikaattoreita
Verkkokauppa ja digitaaliset tapahtumat Ostoperinteet ja maksutavat BNPL-palveluissa (Osta nyt), Maksa myöhemmin) osoittaa kuluttajan luotettavuuden
sosiaaliset ja käyttäytymiseen liittyvät tiedot– Sormenjäljet, työhistoria, koulutus ja ammatilliset verkostot, paljastavat luottopotentiaalin
Nämä tekoälypohjaiset näkemykset mahdollistavat velkojien ylittää vanhentuneet mallit ja laajentaa rahoitusmahdollisuuksia miljoonille ihmisille, Selittää Igor Castroviejo
Pixin rooli rahoituslaitoksen osallistumisessa
Pixistä tulee nopeasti Brasilian tehokkain taloudellisen osallisuuden työkalu, sallien, että miljoonat voivat rakentaa tapahtumahistorian ilman perinteistä pankkia. Yli 26 biljoonaa R$ viimeisen vuoden aikana alustalla tehtyjen transaktioiden kautta,Keskuspankin mukaan, rahoituslaitokset ovat käytettävissään kultakaivos datasta. Tämä, kuitenkin, kun he ottavat käyttöön tekoälypohjaisia strategioita
Igor Castroviejon mukaan, digitaalisten maksujen räjähdysmäinen kasvu Brasiliassa on merkittävä muutos, joka on otettava huomioon virastoissa. Rahoituslaitokset, jotka eivät sisällytä tätä tietotyyppiä, jättävät huomiotta luoton tulevaisuuden, todistus
Miksi tekoäly on välttämätöntä
Velkojat usein luokittelevat luottohistoriattomia asiakkaita korkeaan riskiin vain siksi, että heillä ei ole tavanomaisia taloudellisia rekistereitä. Tekoäly haastaa tämän näkemyksen, keskittyen reaaliaikaisiin käyttäytymistietoihin, sen sijaan vain aiemman luotonantokyvyn suorituskyvyssä
Juniper Researchin tutkimus ennustaa, että tekoälyyn perustuvat luottoluokitukset johtavat 67 %:n kasvuun lainamahdollisuuksissa kehittyvissä markkinoissa vuoteen 2028 mennessä. Rahoituslaitokset, jotka ottavat tämän muutoksen käyttöön, voivat laajentaa asiakaskuntaansa, vähentää luottotappioita ja luoda oikeudenmukaisempi luottoekosysteemi, pisteitä Igor Castroviejo
Tällä tavalla, sen sijaan että luotetaan vain vanhentuneisiin menetelmiin, rahoituslaitosten tulee ottaa käyttöön dynaamisia ja reaaliaikaisia malleja, mitä nykyaikainen kuluttajakäyttäytyminen heijastaa. Luottoteollisuus on risteyksessä. Me kehitämme ja lisäämme ihmisiä, tai jatkamme miljoonien sulkemista vanhentuneiden mallien perusteella, pisteitä Igor Castroviejo
Toiminnan aika on nyt
Rahoituslaitokset, jotka ottavat käyttöön tekoälypohjaisia luottomalleja, johtavat seuraavaa finanssien osallistamisen aaltoa. Koska teknologia on jo olemassa, nyt kysymys on, kuka käyttää sitä ensimmäisenä strategisesti
Kun Brasil kulkee kohti taloudellisesti osallistavampaa tulevaisuutta, todellinen kysymys ei ole "jos" tekoäly voi täyttää tämän aukon luottomarkkinoilla, mutta kuka tulee olemaan tämän liikkeen pioneeri. Tämä vain kannustaa tuotteiden kehittämistä, jotka keskittyvät ihmisten todellisiin tarpeisiin. Lisäksi, toimenpide vähentää eroja laajentamalla pääsyä luottoon, elektroniset maksutavat ja yksinkertaisimmat ja edullisimmat pankkituotteet, Loppuu Igor
