企業与信枠を延滞率増加なしに拡大する方法

さまざまな業界の企業が、デフォルト率を引き上げることなく信用の供給を増やすために、open Financeと人工知能を備えた高度なデータ分析テクノロジーを採用しています これらのイノベーションにより、より正確でパーソナライズされた信用評価が可能になり、消費者が財務を効率的に管理し、信用限度額を引き上げるのに役立ちます Bacenのデータによると、個人による商品の購入に対する融資の付与は、2024年2 月までの12 か月間で18%増加し、過去5 年間で最高となった。. 

リスク軽減のための戦略には、クレジットポートフォリオの分散と市場のセグメンテーションが含まれており、これは2024年5 月に7,254 万人のブラジル人に達した増大する債務不履行に対処するための基本である、とセラサ ロコモティバ研究所とMFM Tecnologiaの調査で明らかになった、10 のブラジルの家族の8 が借金を抱えており、クレジットカードは60%の遅延債務の原因となっている、専門家は、クレジットの可用性を高めることの有効性は、信用セグメンテーションのプロセスの自動化と不正行為のより正確な監視に役立つAIツールによって可能になったリスク分析の複雑さにあると強調している。. 

オープンファイナンスとオープンデータに基づいたソリューションを提供するklavi & companyのビジネスおよびマーケティングディレクター、ブルーノ・モウラ氏は次のように述べています。専門家の指摘によると、安全な信用分析には、履歴、収入、現在の財務能力、過去の支払い行動など、潜在的な顧客に関する幅広い情報を取得して分析する必要があるとのことです。統計的にその関連性が証明されている可能性のあるあらゆる種類のデータ。.  

さらに、使用されるテクノロジーの適切な監視と継続的な改善が必要であると強調し、顧客の信用パフォーマンスを継続的に監視するシステムの導入、モデルの継続的な分析と再評価に使用されるデータ、および意思決定プロセスの機敏性が一定に保たれるためのテクノロジーの更新の 2 つの点に関連しており、行動分析には AI などの堅牢な統計モデルを使用することも重要です。.  

“「従来のデータソース (信用調査機関など) のみを使用しても、顧客に対する見方は改善されず、同時に競合他社との差別化も生じません。ルールやデータ保護法に従うことは、新たな改善の機会を見つけるために不可欠であるため、他のソースを使用することは重要ではありません。」とモウラ氏は言います。.  

 デフォルト削減における金融教育の役割 

 財源の使用における消費者の責任も、この旅の中で重要な側面です。この意味で、ブルーノ・モウラ氏は、金融教育は重要な役割を果たしており、適切に管理されれば、信用が人々の成果を達成するために不可欠であることを証明する最も賢明な方法であると説明します。そして企業。. 

“「オープンファイナンスデータを使用する人工知能ツールはこれに不可欠であり、変化をもたらすことができます。これにより、その人は自分の消費と生活プロフィールについて正しくアドバイスされ、経済的不一致の可能性が減り、同時に消費者に、もしそうすれば、健全な経済生活があれば、エコシステム全体が恩恵を受けるでしょう」とモウラ氏は説明します。. 

Open Finance Brazil のデータによると、2023 年 12 月にはすでに 4,200 万人以上のブラジル人が銀行と金融機関の間でデータを共有することに積極的に同意していました。さらに、2023 年には 15 の新しい API がリリースされ、API が稼働している合計 30 以上の製品が提供され、Open Finance のフェーズ 2 では毎週数十億件の通話が増加しました。. 

 金融教育に関連して、企業の役割は、コンセッションと低いデフォルト率の維持とのバランスをとるための信用政策の挿入です 主な政策の中には、次のとおりです: 

(1)視聴者の差別化: 人によって行動が異なるため、クレジット ポリシーは対象者、製品、サービスごとにカスタマイズする必要があります。.  

(2)変数の評価とモニタリング: ポリシーに存在する多数のデータ変数を考慮すると、行動に変化があったかどうか、期待される結果に影響があるかどうかを評価するなど、時間の経過とともに品質を認識する必要があります。その一例はパンデミックです。新しい行動が作成され、以前はデフォルトを予測していたデータを新しい行動に置き換える必要があり、これをできるだけ早く監視できた人は影響が少ないです。.  

(3)詐欺、サービスおよび収集分野との共同作業: クレジットは、戦略を支持するために一貫性と団結を保つためにすべてのヒントを必要とするエコシステムです。何かが正しくない場合、その影響はチェーン全体に影響します。.  

企業がデフォルトを増やすことなくクレジットの可用性を大幅に増やすことができる例としては、オファーのカスタマイズ、制限事項の適切な管理、サイクル全体にわたる顧客の追跡などが挙げられます。.  

 “「今日、この国にフリーランスの専門家が何人いて、関連する信用履歴を持っていないが、収入と利用可能な信用に一貫性がある人は、ビジネスを成長させる可能性があると考えてください。それをさらに成長させることができるツールや設備に投資してください。 Open Finance を使用すると、この人に適切な制限を与えることができ、デフォルトを増やすことなく信用の利用可能性を高めることができます。結局のところ、その人の財務能力を正確に知っており、信用履歴だけでなく、多くの場合、開始されます。」とブルーノ・モウラは説明します。. 

これらのアプローチにより、企業は責任を持って信用へのアクセスを拡大し、持続可能な成長を促進し、非行を抑制したいと考えています。.