다양한 산업 분야의 기업들이 신용 부도율을 높이지 않으면서 신용 제공을 확대하기 위해 오픈 금융과 인공지능을 활용한 첨단 데이터 분석 기술을 도입하고 있습니다. 이러한 혁신은 보다 정확하고 맞춤화된 신용 평가를 가능하게 하여 소비자가 재정을 효율적으로 관리하고 신용 한도를 늘릴 수 있도록 도와줍니다. Bacen 자료에 따르면, 개인이 재화 구매를 위해 대출을 받은 건수는 2024년 2월까지 12개월 동안 18% 증가했으며, 이는 지난 5년간 가장 높은 상승률입니다.
위험 완화 전략에는 신용 포트폴리오의 다각화와 시장 세분화가 포함되며, 이는 2024년 5월에 세라사에 따르면 7,254만 명의 브라질인이 채무 불이행에 직면하는 증가하는 문제를 해결하는 데 필수적입니다. 로코무티바 연구소와 MFM 테크놀로지의 조사에 따르면 브라질 가정의 8개 중 10개가 빚을 지고 있으며, 신용카드가 연체 채무의 60%를 차지하고 있습니다. 전문가들은 신용 가용성 증가의 효과가 AI 도구를 통한 위험 분석의 복잡성에 있다고 강조하며, 이는 신용 결정 과정의 자동화, 사기 탐지, 맞춤형 제안 및 고객 세분화에 도움을 주어 채무 불이행 예측과 프로필 모니터링을 더욱 정확하게 만든다.
이것이 Open Finance와 Open Data를 기반으로 한 솔루션을 제공하는 klavi의 비즈니스 및 마케팅 이사 Bruno Moura의 설명입니다. 우리는 효과적인 위험 분석 전략이 주로 데이터 분석 문화에 기반해야 하며, 새로운 정보 출처는 지속적으로 평가되고 오래된 출처는 정기적으로 모니터링되어야 한다고 평가한다. 이는 대중의 행동이 자주 변화하기 때문이다. 전문가는 또한 안전한 신용 분석을 위해 잠재 고객에 대한 광범위한 정보를 수집하고 분석하는 것이 필요하다고 강조하며, 여기에는 이력, 소득, 현재 재무 능력, 과거 결제 행동 및 통계적으로 그 중요성이 입증된 모든 유형의 데이터가 포함된다고 지적한다.
또한, 그는 사용되는 기술의 지속적인 모니터링과 개선이 필요하다고 강조하며, 고객의 신용 성과를 지속적으로 모니터링하는 시스템을 구현하고, 분석에 사용되는 데이터와 모델의 지속적인 재평가를 수행하며, 의사 결정 과정의 민첩성을 유지하기 위해 기술을 업데이트하는 것이 중요하다고 강조한다. 두 지점에 연결된 것뿐만 아니라 행동 분석을 위해 AI와 같은 강력한 통계 모델을 사용하는 것도 중요합니다.
전통적인 데이터 출처(예: 신용정보기관)만 사용하는 것은 고객에 대한 통찰력을 향상시키지 않으며, 동시에 경쟁사와 차별화되지 않습니다. 데이터 보호 규칙과 법률을 준수하는 한 다른 출처를 사용하는 것은 새로운 개선 기회를 찾는 데 필수적입니다,라고 모우라는 강조합니다.
재정 교육이 채무 불이행 감소에 미치는 역할
소비자가 재무 자원을 사용하는 데 있어 책임감도 여정 내내 중요한 측면입니다. 이와 관련하여 브루노 모우라는 금융 교육이 매우 중요하다고 설명하며, 잘 관리된다면 신용이 개인과 기업의 성취를 이루는 데 필수적임을 가장 똑똑한 방법으로 증명하는 것이라고 말합니다.
Open Finance 데이터를 사용하는 인공지능 도구는 이것에 필수적이며 차이를 만들 수 있습니다. 이는 개인이 자신의 소비 및 생활 프로필에 맞게 올바른 조언을 받도록 하여 금융 불일치 가능성을 줄이고, 동시에 소비자에게 건강한 재정 생활을 유지하면 전체 생태계가 이익을 얻을 것임을 보여줍니다, 라고 모우라가 설명합니다.
Open Finance Brasil의 데이터에 따르면 2023년 12월까지 4,200만 명이 넘는 브라질 사람들이 은행과 금융 기관 간 데이터 공유를 위한 활성 동의를 이미 가지고 있었습니다. 또한 2023년에는 15개의 새로운 API가 출시되어 30개 이상의 제품이 API를 운영 중이며, 오픈 금융 2단계에서 주간 수십억 건의 호출을 촉진하고 있습니다.
재무 교육과 관련하여, 기업의 역할은 신용 정책을 도입하여 대출과 낮은 연체율 유지를 균형 있게 조절하는 것이다. 주요 정책 중에는 다음이 있습니다
대상 차별화다른 사람들은 다른 행동을 하기 때문에 신용 정책은 각 고객, 제품 및 서비스에 맞게 맞춤화되어야 합니다.
변수 평가 및 모니터링정책에 존재하는 수많은 데이터 변수들을 고려할 때, 우리는 시간에 따른 품질에 주의를 기울여야 하며, 행동 변화가 있었는지, 예상된 결과에 영향이 있었는지 평가해야 합니다. 예를 들어 팬데믹이 그것입니다: 새로운 행동이 만들어졌고, 이전에 채무불이행을 예측하던 데이터는 새로운 것으로 대체되어야 했으며, 이를 가장 빠르게 모니터링한 사람은 더 적은 영향을 받았습니다.
사기, 고객 서비스 및 청구 부서와의 공동 작업:크레딧은 모든 연결점이 일관되고 전략을 위해 단합되어 있어야 하는 생태계입니다. 만약 어떤 것이 올바르지 않다면, 그 영향은 전체 체인에 미칠 것입니다.
회사가 연체율을 높이지 않으면서 신용 가용성을 크게 늘릴 수 있는 방법의 한 예는 맞춤형 제안을 하고, 한도를 적절히 관리하며, 고객의 전체 주기를 따라가는 것입니다.
“오늘날 이 나라에 얼마나 많은 자영업자가 있으며, 신용 기록이 중요하지 않지만 수입이 안정적이고 신용이 있다면 사업을 성장시킬 가능성이 있는지 상상해보세요. 도구와 장비에 투자하여 더 성장할 수 있겠죠? 오픈 금융을 통해 이 사람에게 적절한 한도를 제공하여 연체율을 높이지 않으면서 신용 가용성을 늘릴 수 있습니다. 결국, 당신은 그 사람의 재무 능력을 정확히 알 수 있고, 종종 시작 단계인 신용 기록만이 아니라는 것을 알기 때문입니다,”라고 브루노 모우라가 설명합니다.
이러한 접근 방식을 통해 기업들은 책임감 있게 신용 접근을 확대하여 지속 가능한 성장을 촉진하고 연체율을 통제하는 것을 기대하고 있습니다.
