Alternativni podaci otključavaju kredite milijunima Brazilaca

Iako je vrlo korisno za stanovništvo da pristupi proizvodima i uslugama bitnim za njihov opstanak, kredit na kraju ovdje u Brazilu postaje veliki tabu Podaci brazilskog Instituta za istraživanje i analizu podataka (Ibpad) pokazuju da se oko 73% Brazilaca osjeća financijski isključeno upravo zato što ne mogu pristupiti ovom objektu, Djelomično je problem zbog tradicionalnih modela vrednovanja, koji ne mogu obuhvatiti financijska ponašanja ljudi koji djeluju izvan formalnih bankarskih struktura.

Dakle, korištenje alternativnih podataka može biti velika imovina financijskih institucija, koje se još uvijek temelje na vrlo zastarjelim informacijama kreditnih ureda prilikom procjene potencijalnih klijenata, Da biste dobili ideju, istraživanje Svjetske banke (Global Findex Database) pokazuje da 45% Brazilaca nema dovoljno banaka, koristeći uglavnom gotovinske transakcije ili alternativne financijske usluge. 

S druge strane, Pix je eksplozivno prihvaćen, redovito ga koristi više od 70% odrasle populacije, prema Središnjoj banci. Rast digitalnih plaćanja predstavlja veliku priliku za redefiniranje kreditne procjene, ali financijske institucije još uvijek se prilagođavaju ovo.

Prema Igoru Castrovieju, državnom menadžeru u 1datapipeu, pružatelju rješenja za uvid u potrošače temeljenih na umjetnoj inteligenciji, najveća pogreška koju institucije čine kada procjenjuju kredit je definiranje ljudi koji nemaju bankovnu povijest kao ljudi s lošim rezultatom. “Ovo jednostavno nije istina. Trenutno imamo tehnologije za procjenu stvarnog financijskog ponašanja izvan zastarjelih kreditnih modela”.

AI i alternativni podaci: otključavanje kredita

Smatrana tehnologijom trenutka, Umjetna inteligencija je bila vrlo korisna u segmentu kreditne procjene, Kroz svoju kombiniranu upotrebu s analizom podataka, u mogućnosti je pružiti uvide koji daleko nadilaze tradicionalne bankovne izvode. Analizirajući stvarna financijska ponašanja, modeli temeljeni na ovoj tehnologiji mogu pružiti jasniji i inkluzivniji pogled na kreditni kapacitet.

Toliko da studija Cinnecte ističe da oko 50% financijskih institucija već koristi AI u svojim kreditnim procesima, pri čemu 70% timova smatra visokim prioritetom instaliranje novih tehnologija za poboljšanje sve većih evaluacija.

Međutim, koji bi bili glavni izvori ovih alternativnih podataka? Ispod su neki primjeri:

 Korištenje mobitela ^ Učestalost punjenja, plaćanja računa i potrošačke navike ukazuju na financijsku stabilnost.

 Plaćanja računa i najamnina Jednokratna plaćanja za osnovne usluge snažni su pokazatelji financijske odgovornosti.

 E-trgovina i digitalne transakcije Obrasci kupnje i plaćanja na BNPL uslugama (Kupi sada, plati kasnije) pokazuju pouzdanost potrošača.

Podaci o društvu i ponašanju ^digitalni otisci, kao što su povijest zaposlenja, obrazovanje i profesionalne mreže, otkrivaju kreditni potencijal.

Ovi uvidi temeljeni na umjetnoj inteligenciji omogućuju zajmodavcima da prevladaju zastarjele modele i prošire financijski pristup milijunima ljudi, objašnjava Igor Castroviejo.

Uloga Pixa u financijskoj uključenosti

Pix brzo postaje najmoćniji alat za financijsku uključenost u Brazilu, omogućujući milijunima da izgrade povijest transakcija bez potrebe za tradicionalnom bankom. S više od 26 trilijuna R$ transakcija u prošloj godini putem platforme, prema Središnjoj banci, financijske institucije imaju na raspolaganju rudnik zlata podataka.

Prema Igoru Castrovieju, eksplozija digitalnih plaćanja u Brazilu temeljna je promjena igre koju moraju uzeti u obzir lokalne vlasti.“Financijske institucije koje ne uključuju ovu vrstu informacija ignorirat će budućnost” kredita, potvrđuje.

Zašto je AI neophodan?

Vjerovnici često ocjenjuju klijente bez kreditne povijesti kao visokorizične samo zato što im nedostaju konvencionalni financijski zapisi. AI dovodi u pitanje ovo gledište usredotočujući se na uvide u ponašanje u stvarnom vremenu, a ne samo na prošlu kreditnu izvedbu.

Studija Juniper Research predviđa da će kreditne procjene temeljene na umjetnoj inteligenciji dovesti do povećanja mogućnosti kreditiranja tržišta u nastajanju za 67% do 2028.“Financijske institucije koje prihvate ovu promjenu moći će proširiti svoju bazu klijenata, smanjiti stope neplaćanja i stvoriti pravedniji kreditni ekosustav”, ističe Igor Castroviejo.

Time, umjesto da se oslanjaju isključivo na zastarjele metode, financijske institucije moraju usvojiti dinamične modele u stvarnom vremenu koji odražavaju moderno ponašanje potrošača.“Kreditna industrija je na raskrižju.Ili smo se razvili i uključili više ljudi ili nastavljamo isključivati milijune na temelju zastarjelih standarda, ističe Igor Castroviejo.

Vrijeme je za djelovanje sada

Financijske institucije koje usvoje kreditne modele vođene umjetnom inteligencijom predvodit će sljedeći val financijske uključenosti. Budući da tehnologija već postoji, sada se postavlja pitanje tko će je prvi strateški koristiti.

Kako se Brazil kreće prema inkluzivnijoj financijskoj budućnosti, pravo pitanje nije “se” AI može popuniti ovu prazninu na kreditnom tržištu, već “quem” pionir ovog pokreta. “Ovo će samo potaknuti stvaranje proizvoda usmjerenih na stvarne potrebe ljudi.Osim toga, mjera smanjuje nejednakosti širenjem pristupa kreditima, elektroničkim načinima plaćanja i jednostavnijim i jeftinijim bankarskim proizvodima”, zaključuje Igor.