さまざまな業界の企業が、オープンファイナンスと人工知能を活用した高度なデータ分析技術を導入し、債務不履行率を上げることなく信用供与を拡大しています。 これらの革新により、より正確で個別化された信用評価が可能になり、消費者が効率的に財務を管理し、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、個人による物品購入のための融資の許可は、2024年2月までの12か月間で18％増加し、過去5年間で最大の上昇となった。
リスク軽減のための戦略には、信用ポートフォリオの多様化と市場セグメント化が含まれ、これは2024年5月にセラサによると、ブラジル人7254万人に達した増加する債務不履行に対処するために不可欠です。 ロコモティバ研究所とMFMテクノロジーの調査によると、ブラジルの家庭の8割が借金を抱えており、クレジットカードが遅延債務の60％を占めていることが明らかになった。 専門家は、信用供給の増加の効果は、AIツールによって実現されるリスク分析の複雑さにあると指摘している。これらのツールは、信用判断の自動化、不正検出、提案のパーソナライズ、顧客の適切なセグメント化を支援し、債務不履行の予測精度向上とプロフィールの監視を可能にしている。
それが、Open FinanceとOpen Dataに基づくソリューションを提供する企業、klaviのビジネスおよびマーケティングディレクターのブルーノ・モウラが説明するところです。 効果的なリスク分析戦略は、主にデータ分析の文化に基づくべきだと私たちは考えている。新しい情報源は絶えず評価され、古い情報源は定期的に監視されるべきであり、なぜなら公共の行動は頻繁に変化するからだと評価している。 専門家は、信頼できる信用分析のためには、潜在的な顧客に関する幅広い情報を収集・分析する必要があると指摘している。その情報には、履歴、収入、現在の財務能力、過去の支払い行動、および統計的にその重要性が証明される可能性のあるあらゆるデータが含まれる。
さらに、彼は、使用される技術の良好な監視と継続的な改善が必要であることを強調し、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、分析に使用されるデータおよびモデルの絶え間ない再評価を実施し、意思決定プロセスの迅速さを維持するために技術を更新することを提案している。 二つのポイントに関連して、行動分析のためにAIのような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（信用情報機関など）のみを使用しても、顧客に関する見識は向上せず、競合他社との差別化も図れません。ルールやデータ保護法を遵守しながら他の情報源を活用することが、新たな改善の機会を見つけるために不可欠ですと、モウラは強調しています。
債務不履行を減らすための金融教育の役割
消費者の資金資源の使用における責任も、旅の重要な側面です。 その意味で、ブルーノ・モウラは、金融教育は非常に重要な役割を果たしており、適切に管理されれば、信用は人々や企業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ています。
オープンファイナンスのデータを使用する人工知能ツールはこれにとって不可欠であり、違いを生む可能性があります。これにより、個人の消費や生活のプロフィールに適した適切なアドバイスが行われ、金融の不一致の可能性を減らすとともに、健全な金融生活を送ることでエコシステム全体が恩恵を受けることを消費者に示しています」とモウラは説明しています。
Open Finance Brasilのデータによると、2023年12月には、既に4200万人を超えるブラジル人が銀行や金融機関間でのデータ共有のためのアクティブな同意を持っていました。 さらに、2023年には15の新しいAPIがリリースされ、運用中のAPIを持つ製品は30を超え、Open Financeのフェーズ2で毎週数十億回の呼び出しを促進しています。
金融教育に関連して、企業の役割は信用政策の導入であり、与信と低い債務不履行率の維持をバランスさせることである。 主要な政策には次のとおりである:
（１）視聴者の差別化：異なる人々は異なる行動を取るため、信用ポリシーは各ターゲット、商品、サービスに合わせてカスタマイズする必要があります。
（２）変数の評価と監視：ポリシーに存在する無数のデータ変数を考慮すると、時間とともに品質に注意を払い、行動の変化があったかどうかや予測された結果に影響があるかどうかを評価する必要があります。 例としてパンデミックが挙げられる。新しい行動が生まれ、以前は債務不履行を予測していたデータが、新しいものに置き換えられる必要があった。そして、それを最も早く監視できた者は、より少ない影響を受けた。
（３）詐欺、顧客サービス、回収分野との共同作業：クレジットは、すべての要素が一貫性を持ち、戦略のために結びついている必要があるエコシステムです。何かが正しくない場合、その影響は全体のチェーンに及びます。
企業が債務不履行を増やすことなく信用利用可能額を大幅に増やす方法の一例は、提案をカスタマイズし、限度額を適切に管理し、顧客のサイクル全体を通じてフォローアップすることです。
「今日、国内にどれだけのフリーランスの専門家がいて、重要な信用履歴がないが、収入の安定性があり、利用可能な信用によってビジネスを拡大し、ツールや設備に投資してさらに成長させる可能性があるのかを想像してみてください。オープン・ファイナンスを利用すれば、その人に適切な限度額を設定し、信用リスク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把握できるからです。多くの場合、その人の信用履歴だけではなく、始まりつつある信用履歴も含めて。」とブルーノ・モウラは説明しています。
これらのアプローチにより、企業は責任ある方法で信用アクセスを拡大し、持続可能な成長を促進し、債務不履行を抑制することを期待しています。
